Приложение GPU Environment Check и Setup

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

Используя приложение GPU Environment Check, можно:

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.

Sample screen shot of the GPU environment check app

Setup оборудования

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	`Host (for MEX)`	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.
	`Drive`	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.
	`Jetson`	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	`GPU<idx>`- `<device name>`	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 `Host (for MEX)`. Для оборудования DRIVE или Jetson используйте опцию GPU Device ID, доступную на панели Board Settings, чтобы выбрать конкретное устройство GPU.

Настройки платы

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, `169.254.0.2` или `gpucoder-tegratx2-name` 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.

Проверки рабочего процесса

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 `cuDNN` или `TensorRT`.
Data Type Check	Задайте точность расчетов вывода в поддерживаемых слоях. Чтобы выполнить вывод в 32-битных плавающих точках, используйте `'FP32'`. Для половинной точности используйте `'FP16'`. Для 8-битного целого числа используйте `'INT8'`. Значение по умолчанию `'FP32'`. Требования к вычислительным возможностям см. в разделе Оборудование сторонних производителей.

Проверки окружения

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: `/usr/local/cuda-10.1/bin`
cuDNN	Путь к корневой папке установки библиотеки cuDNN. Для примера: `/usr/local/cuDNN/`
TensorRT	Путь к корневой папке TensorRT™ библиотеки. Для примера: `/usr/local/TensorRT/`
NVTX Library Path	Путь к `nvtx` библиотеки, необходимые для профилирования. Чтобы включить этот элемент, выберите SIL Profiling. При стандартной установке набора инструментальных средств CUDA этот путь обычно представляет собой папку библиотеки CUDA. Для примера: `/usr/local/cuda-10.1/lib64`

Отчет о проверке окружения генерации кода графического процессора

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.

Документация