Создание отчета профиля выполнения для созданного кода CUDA
gpucoder.profile( создает отчет о профилировании выполнения кода CUDA, созданного для файла конструкции func_name,codegen_inputs)func_name. codegen_inputs аргумент задает входные данные для файла конструкции. Для создания отчета о профилировании необходимо установить продукт Embedded Coder ®.
Примечание
Поток операций профилирования зависит от nvprof от NVIDIA ®. В CUDA ® toolkit v10.1 NVIDIA ограничивает доступ к счетчикам производительности пользователей-администраторов. Чтобы включить счетчики производительности графического процессора для всех учетных записей пользователей, см. инструкции в https://developer.nvidia.com/nvidia-development-tools-solutions-ERR_NVGPUCTRPERM-permission-issue-performance-counters.
gpucoder.profile(___, создает отчет о профилировании выполнения с одним или несколькими параметрами профилирования, заданными в качестве аргумента пары имя-значение.Name,Value)
Выполните мелкозернистый анализ алгоритма MATLAB и сгенерированного им кода CUDA с помощью профилирования выполнения ПО в цикле (SIL). Для создания отчета о профилировании выполнения необходимо установить продукт Embedded Coder.
Запишите функцию точки входа, которая выполняет N-D быстрое преобразование Фурье. Для отображения БПФ на графический процессор используйте coder.gpu.kernelfun прагматика. По умолчанию EnableCUFFT свойство включено, поэтому генератор кода использует библиотеку cuFFT для выполнения операции FFT.
function [Y] = gpu_fftn(X) coder.gpu.kernelfun(); Y = fftn(X); end
Для создания отчета по профилированию выполнения используйте gpucoder.profile функция.
cfg = coder.gpuConfig('exe'); cfg.GpuConfig.MallocMode = 'discrete'; gpucoder.profile('gpu_fftn',{rand(2,4500,4)},'CodegenConfig',cfg,... 'CodegenArguments','-d profilingdir','Threshold',0.001);
Отчет о профилировании выполнения кода предоставляет метрики на основе данных, собранных из выполнения SIL. Время выполнения вычисляется на основе данных, записанных приборными зондами, добавленными к тестовому жгуту SIL или внутри кода, сгенерированного для каждого компонента. Дополнительные сведения см. в разделе Время выполнения просмотра (встроенный кодер).
