Приложение GPU Environment Check является интерактивным инструментом для проверки и настройки окружения генерации кода GPU на вашем компьютере разработчика и встроенных аппаратных платформах, таких как NVIDIA® ДРАЙВ и Джетсон.
Чтобы запустить приложение, в MATLAB® Командное окно, введите:
gpucoderSetup
Проверьте окружение компьютера разработчика хоста для компиляторов и библиотек NVIDIA, необходимых для генерации кода графического процессора.
Выполните генерацию базового кода и протестируйте выполнение сгенерированного кода на графический процессор устройстве в хост-компьютер. Тесты подтверждают выполнение кода путем сравнения результатов с симуляцией MATLAB.
Выполните глубокое обучение тесты генерации кода и выполнения на компьютер разработчика. Можно использовать библиотеки NVIDIA cuDNN или TensorRT. Требуется пакет поддержки GPU Coder™ Interface for Глубокое Обучение Libraries.
Подключитесь к встроенным платам NVIDIA, таким как DRIVE и Jetson, для выполнения тестов генерации кода и выполнения. Требуется пакет поддержки MATLAB Coder™ для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE.
Укажите расположение библиотек и сгенерируйте скрипт MATLAB, который настраивает переменные окружения, необходимые для GPU Coder.
Примечание
The gpucoderSetup приложение генерирует файл отчета в текущей папке. Если у вас нет разрешений на запись в текущей папке, перед запуском приложения измените папку с помощью MATLAB cd команда.
Панель Check/Setup приложения содержит раскрывающиеся списки, которые позволяют выбрать графический процессор на компьютере разработчика хоста или на таких аппаратных платформах, как NVIDIA DRIVE и Jetson.
| Опция | Значения | Описание |
|---|---|---|
Select Hardware |
| Выполните генерацию кода, выполнение кода и проверку окружения на компьютере разработчика хоста. Приложение генерирует CUDA® MEX для выполнения тестов. Если ваш компьютер разработчика имеет несколько графические процессоры, используйте опцию Select GPU, чтобы выбрать соответствующее устройство GPU. |
| Выполните проверку генерации кода и выполнения кода на целевой платформе NVIDIA DRIVE. После установки пакета MATLAB Coder Support Package для NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE Platforms, используйте панель Board Settings, чтобы задать параметры подключения для целевого устройства. | |
| Выполните проверку генерации кода и выполнения кода на целевой платформе NVIDIA Jetson. После установки пакета MATLAB Coder Support Package для NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE Platforms, используйте панель Board Settings, чтобы задать параметры подключения для целевого устройства. | |
| Select GPU |
| Выберите графический процессор для запуска тестов. Когда существует несколько устройств, первое устройство является устройством по умолчанию. Эта опция видна только, когда опция Select Hardware установлена на |
Укажите параметры подключения для аппаратных платформ, таких как NVIDIA DRIVE и Jetson. Приложение использует jetson(Пакет поддержки MATLAB CODER для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE) или drive (Пакет Поддержки MATLAB CODER для NVIDIA, Джетсон и NVIDIA ВЕДУТ Платформы), функции Пакета Поддержки MATLAB CODER для NVIDIA Джетсон и NVIDIA ЗАСТАВЛЯЮТ Платформы создавать живой объект связи оборудования. Программное обеспечение пакета поддержки использует SSH-соединение через TCP/IP для выполнения команд во время создания и выполнения сгенерированного кода CUDA на платформах DRIVE или Jetson. Целевая платформа должна находиться в той же сети, что и хосте-компьютере. Также можно использовать перекрестный кабель Ethernet для подключения платы непосредственно к хосту-компьютеру. Дополнительные сведения о требованиях, настройке и шагах строения плат NVIDIA см. в разделе «Необходимые условия установки и Setup плат NVIDIA» (Пакет поддержки MATLAB CODER для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE ).
| Опция | Описание |
|---|---|
Device Address | IP-адрес или имя хоста оборудования. Для примера, Чтобы использовать имя хоста, необходимо подключить кабель Ethernet к порту Ethernet платы. Затем используйте команды Linux, чтобы сконфигурировать аппаратный IP-адрес и связать имя хоста с IP-адресом. |
Username | Действительный Linux® имя пользователя операционной системы на плате. |
Password | Указан допустимый пароль для имени пользователя Linux. |
Execution Timeout | Укажите время в секундах, которое приложение ожидает перед проверкой тестов выполнения на целевом компьютере. Значение по умолчанию является 10 секундами. |
GPU Device ID | В среде нескольких графических процессоров, таких как платформы NVIDIA Drive, укажите целевое устройство графического процессора CUDA. |
Существует два типа проверок рабочего процесса, которые можно выполнить при помощи приложения:
Основные тесты генерации и выполнения кода на компьютер разработчика. Эти тесты подтверждают выполнение кода путем сравнения результатов с симуляцией MATLAB.
| Опция | Описание |
|---|---|
Generate Code | Тестируйте генерацию и создание базового кода. Для этого теста требуется допустимое окружение генерации кода CUDA на указанном оборудовании. |
Generate Code and Execute | Тестируйте генерацию, создание и выполнение базового кода на устройстве в Specified Hardware. Для этого теста требуется допустимое окружение генерации кода CUDA и графический процессор на указанном оборудовании. |
SIL Profiling | Выполните основные тесты профилирования SIL на хост-компьютер. |
Глубокое обучение и тесты выполнения на компьютере разработчика. Можно использовать библиотеки cuDNN или TensorRT.
| Опция | Описание |
|---|---|
Generate Code | Тестируйте генерацию кода глубокого обучения и создание. Для этого теста требуется допустимое окружение генерации кода CUDA на указанном оборудовании. |
Generate Code and Execute | Тестируйте генерацию, создание и выполнение кода глубокого обучения на устройстве в Specified Hardware. Для этого теста требуется допустимое окружение генерации кода CUDA и графический процессор на указанном оборудовании. |
Target | Укажите библиотеку глубокого обучения, для которой нужно сгенерировать код. Допустимые опции |
Data Type Check | Задайте точность расчетов вывода в поддерживаемых слоях. Чтобы выполнить вывод в 32-битных плавающих точках, используйте Требования к вычислительным возможностям см. в разделе Оборудование сторонних производителей. |
Укажите расположение библиотек для проверки среды разработки CUDA на хост-компьютер. Сгенерируйте скрипт MATLAB gpuEnvSettings.m который настраивает переменные окружения, необходимые для GPU Coder. Для получения дополнительной информации смотрите Настройка необходимых продуктов.
| Опция | Описание |
|---|---|
CUDA Installation Path | Путь к установке набора инструментальных средств CUDA. Для примера:
|
cuDNN | Путь к корневой папке установки библиотеки cuDNN. Для примера:
|
TensorRT | Путь к корневой папке TensorRT™ библиотеки. Для примера:
|
NVTX Library Path | Путь к При стандартной установке набора инструментальных средств CUDA этот путь обычно представляет собой папку библиотеки CUDA. Для примера:
|
Когда вы выбираете Run Checks, gpucoderSetup приложение выполняет окружение, генерацию кода и другие проверки на основе выбранных настроек. Затем он генерирует gpucoderSetupReport отчет, который указывает, прошел ли тест, и предоставляет дополнительную информацию для непройденных тестов. В текущей папке создается HTML отчета с таким именем.
