coder.gpuEnvConfig

Создайте объект строения, содержащий параметры, переданные в coder.checkGpuInstall для выполнения проверок окружения генерации кода GPU

развернуть все на странице

Описание

The coder.gpuEnvConfig объект содержит параметры конфигурации, которые coder.checkGpuInstall используется для проверки окружения генерации кода GPU.

Создание

Описание

gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig создает gpuEnvConfig объект строения для компьютера разработчика хоста.

пример

gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig(hw) создает gpuEnvConfig Строение объект для типа оборудования, заданного в hw. hw может принять значение 'host', 'jetson', или 'drive'. Для типов Jetson и DRIVE требуется MATLAB^® Coder™ поддержки для NVIDIA^® Джетсон^® и платформы DRIVE™ NVIDIA.

Свойства

расширить все

`Hardware` - Тип оборудования
`'host'` (по умолчанию) | `'jetson'` | `'drive'`

Это поле является набором свойств только для чтения во время создания gpuEnvConfig объект строения. Это поле может принимать значение 'host', 'jetson', или 'drive'. Для типов Jetson и DRIVE требуется пакет MATLAB Coder Support Package для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE.

Пример: gpuEnvObj.Hardware

`GpuId` - Выбор устройства GPU
`0` (по умолчанию) | `integer`

Выберите идентификатор устройства графического процессора, который должен использоваться при проверке окружения. По умолчанию GpuId установлено в 0.

Пример: gpuEnvObj.GpuId = 1;

`BasicCodegen` - Включите тест генерации кода
`false` (по умолчанию) | `true`

Если для этого поля задано значение true, выполняется проверка генерации основного кода GPU. Сгенерированный код не выполняется.

Пример: gpuEnvObj.BasicCodegen = true;

`BasicCodeexec` - Включите проверку генерации и выполнения кода
`false` (по умолчанию) | `true`

Когда для этого поля задано значение true, на выбранном устройстве GPU выполняются основные проверки генерации и выполнения кода GPU.

Пример: gpuEnvObj.BasicCodeexec = true;

`DeepCodegen` - Включите тест генерации кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

Когда для этого поля задано значение true, выполняется проверка генерации кода графического процессора глубокого обучения для целевого объекта библиотеки, указанного в DeepLibTarget свойство. Сгенерированный код не выполняется.

Пример: gpuEnvObj.DeepCodegen = true;

`DeepCodeexec` - Включите тест генерации и выполнения кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

Когда это поле установлено в true, генерация кода GPU глубокого обучения и проверки выполнения выполняются для целевого объекта библиотеки, обозначенного DeepLibTarget свойство на выбранном графическом процессоре.

Пример: gpuEnvObj.DeepCodeexec = true;

`DeepLibTarget` - Библиотека глубокого обучения
`''` (по умолчанию) | `'cudnn'` | `'tensorrt'`

В этом поле указывается целевой объект библиотеки, для которого выполняются проверки генерации кода глубокого обучения и выполнения.

Пример: gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'cudnn';

`DataType` - Точность данных TensorRT
`''` (по умолчанию) | `'fp32'` | `'fp16'` | `'int8'`

В этом поле проверяется, соответствует ли вычислительная способность выбранного графического процессора минимальной вычислительной способности, необходимой для выбранной точности данных TensorRT.

Пример: gpuEnvObj.DataType = 'fp32';

`GenReport` - Включить HTML
`false` (по умолчанию) | `true`

Когда для этого поля задано значение true, в текущей рабочей папке генерируется HTML о результатах. Текущая рабочая папка должна быть включена для записи.

Пример: gpuEnvObj.GenReport = true;

`Quiet` - Подавление выхода в командной строке
`false` (по умолчанию) | `true`

Когда для этого поля задано значение true, выход, напечатанный в командной строке, подавляется.

Пример: gpuEnvObj.Quiet = true;

`Profiling` - Проверяйте библиотеки nvtx на наличие профилирования
`false` (по умолчанию) | `true`

Проверьте правильность установки библиотеки NVTX на хост-компьютере. Эта библиотека используется для профилирования.

Пример: gpuEnvObj.Profiling = true;

`CudaPath` - Путь к библиотекам CUDA
`character vector`

Это поле содержит путь к CUDA^® библиотеки на узле. Значение по умолчанию основано на текущей nvcc местоположение, найденное в ОС Linux и переменного окружения «CUDA_PATH» в ОС Windows. Можно также изменить это значение, выбрав другое местоположение.

Пример: gpuEnvObj.CudaPath = '/usr/local/cuda';

`CudnnPath` - Путь к библиотекам cuDNN
`character vector`

Это поле содержит путь к библиотекам cuDNN на узле. Значение по умолчанию основано на переменной окружения «NVIDIA_CUDNN», если она задана. Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

Пример: gpuEnvObj.CudnnPath = '/usr/local/cuda/cudnn';

`TensorrtPath` - Путь к библиотекам TensorRT
`character vector`

Это поле содержит путь к библиотекам TensorRT на узле. Значение по умолчанию основано на переменной окружения «NVIDIA_TENSORRT», если она задана. Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

Пример: gpuEnvObj.TensorrtPath = '/usr/local/cuda/tensorrt';

`NvtxPath` - Путь к библиотекам NVTX
`character vector`

Это поле содержит путь к библиотекам NVTX на узле. Значение по умолчанию основано на переменной окружения «NVTOOLSEXT_PATH» в ОС Windows, если задано. В Linux он получается из «LD_LIBRARY_PATH.» Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

Пример: gpuEnvObj.NvtxPath = '/usr/local/cuda/';

`HardwareObject` - Объект Jetson или DRIVE
`object`

Это поле принимает объект оборудования «jetson» или «drive». Перед выполнением проверки окружения на плате необходимо установить это поле (для jetson/drive).

Пример: gpuEnvObj.Hardware = jetsonHwObj;

`ExecTimeout` - Тайм-аут для длительных приложений
10 (по умолчанию) | `positive integer`

Задайте время в секундах, которое программа ожидает перед валидацией тестов выполнения на целевом компьютере.

Пример: gpuEnvObj.ExecTimeout = 25;

Примеры

свернуть все

Проверьте окружение генерации кода GPU

В этом примере показано, как проверить, что ваш компьютер разработчика имеет все инструменты и строение, необходимые для генерации кода GPU.

Создайте coder.gpuEnvConfig объект, который можно передать в coder.checkGpuInstall функция.

В Командном Окне MATLAB введите:

gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig;
gpuEnvObj.BasicCodegen = 1;
gpuEnvObj.BasicCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'tensorrt';
gpuEnvObj.DeepCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepCodegen = 1;
results = coder.checkGpuInstall(gpuEnvObj)

Показанная здесь выход является репрезентативной. Ваши результаты могут отличаться.

Compatible GPU           : PASSED 
CUDA Environment         : PASSED 
	Runtime   : PASSED 
	cuFFT     : PASSED 
	cuSOLVER  : PASSED 
	cuBLAS    : PASSED 
cuDNN Environment        : PASSED 
TensorRT Environment     : PASSED 
Basic Code Generation    : PASSED 
Basic Code Execution     : PASSED 
Deep Learning (TensorRT) Code Generation: PASSED 
Deep Learning (TensorRT) Code Execution: PASSED 

results = 

  struct with fields:

                 gpu: 1
                cuda: 1
               cudnn: 1
            tensorrt: 1
        basiccodegen: 1
       basiccodeexec: 1
         deepcodegen: 1
        deepcodeexec: 1
    tensorrtdatatype: 1
           profiling: 0

См. также

Темы

Введенный в R2019a

Документация

coder.gpuEnvConfig

Описание

Создание

Описание

Свойства

`Hardware` - Тип оборудования
`'host'` (по умолчанию) | `'jetson'` | `'drive'`

`GpuId` - Выбор устройства GPU
`0` (по умолчанию) | `integer`

`BasicCodegen` - Включите тест генерации кода
`false` (по умолчанию) | `true`

`BasicCodeexec` - Включите проверку генерации и выполнения кода
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepCodegen` - Включите тест генерации кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepCodeexec` - Включите тест генерации и выполнения кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepLibTarget` - Библиотека глубокого обучения
`''` (по умолчанию) | `'cudnn'` | `'tensorrt'`

`DataType` - Точность данных TensorRT
`''` (по умолчанию) | `'fp32'` | `'fp16'` | `'int8'`

`GenReport` - Включить HTML
`false` (по умолчанию) | `true`

`Quiet` - Подавление выхода в командной строке
`false` (по умолчанию) | `true`

`Profiling` - Проверяйте библиотеки nvtx на наличие профилирования
`false` (по умолчанию) | `true`

`CudaPath` - Путь к библиотекам CUDA
`character vector`

`CudnnPath` - Путь к библиотекам cuDNN
`character vector`

`TensorrtPath` - Путь к библиотекам TensorRT
`character vector`

`NvtxPath` - Путь к библиотекам NVTX
`character vector`

`HardwareObject` - Объект Jetson или DRIVE
`object`

`ExecTimeout` - Тайм-аут для длительных приложений
10 (по умолчанию) | `positive integer`

Примеры

Проверьте окружение генерации кода GPU

См. также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Документация по GPU Coder

Поддержка

Документация

coder.gpuEnvConfig

Описание

Создание

Описание

Свойства

Hardware - Тип оборудования 'host' (по умолчанию) | 'jetson' | 'drive'

GpuId - Выбор устройства GPU 0 (по умолчанию) | integer

BasicCodegen - Включите тест генерации кода false (по умолчанию) | true

BasicCodeexec - Включите проверку генерации и выполнения кода false (по умолчанию) | true

DeepCodegen - Включите тест генерации кода глубокого обучения false (по умолчанию) | true

DeepCodeexec - Включите тест генерации и выполнения кода глубокого обучения false (по умолчанию) | true

DeepLibTarget - Библиотека глубокого обучения '' (по умолчанию) | 'cudnn' | 'tensorrt'

DataType - Точность данных TensorRT '' (по умолчанию) | 'fp32' | 'fp16' | 'int8'

GenReport - Включить HTML false (по умолчанию) | true

Quiet - Подавление выхода в командной строке false (по умолчанию) | true

Profiling - Проверяйте библиотеки nvtx на наличие профилирования false (по умолчанию) | true

CudaPath - Путь к библиотекам CUDA character vector

CudnnPath - Путь к библиотекам cuDNN character vector

TensorrtPath - Путь к библиотекам TensorRT character vector

NvtxPath - Путь к библиотекам NVTX character vector

HardwareObject - Объект Jetson или DRIVE object

ExecTimeout - Тайм-аут для длительных приложений 10 (по умолчанию) | positive integer

Примеры

Проверьте окружение генерации кода GPU

См. также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Документация по GPU Coder

Поддержка

`Hardware` - Тип оборудования
`'host'` (по умолчанию) | `'jetson'` | `'drive'`

`GpuId` - Выбор устройства GPU
`0` (по умолчанию) | `integer`

`BasicCodegen` - Включите тест генерации кода
`false` (по умолчанию) | `true`

`BasicCodeexec` - Включите проверку генерации и выполнения кода
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepCodegen` - Включите тест генерации кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepCodeexec` - Включите тест генерации и выполнения кода глубокого обучения
`false` (по умолчанию) | `true`

`DeepLibTarget` - Библиотека глубокого обучения
`''` (по умолчанию) | `'cudnn'` | `'tensorrt'`

`DataType` - Точность данных TensorRT
`''` (по умолчанию) | `'fp32'` | `'fp16'` | `'int8'`

`GenReport` - Включить HTML
`false` (по умолчанию) | `true`

`Quiet` - Подавление выхода в командной строке
`false` (по умолчанию) | `true`

`Profiling` - Проверяйте библиотеки nvtx на наличие профилирования
`false` (по умолчанию) | `true`

`CudaPath` - Путь к библиотекам CUDA
`character vector`

`CudnnPath` - Путь к библиотекам cuDNN
`character vector`

`TensorrtPath` - Путь к библиотекам TensorRT
`character vector`

`NvtxPath` - Путь к библиотекам NVTX
`character vector`

`HardwareObject` - Объект Jetson или DRIVE
`object`

`ExecTimeout` - Тайм-аут для длительных приложений
10 (по умолчанию) | `positive integer`