Документация

Цели обучения

В этом руководстве вы узнаете, как:

Прежде чем приступить к этому руководству, рекомендуется ознакомиться с приложением GPU Coder App.Для получения дополнительной информации смотрите Генерация кода при помощи приложения GPU Coder.

Учебные необходимые условия

Пример: Вектор сложение

Это руководство использует простой пример сложения векторов, чтобы продемонстрировать рабочий процесс сборки и развертывания на графических процессорах NVIDIA. Создайте функцию MATLAB myAdd.m который действует как entry-point для генерации кода. Кроме того, используйте файлы в примере «Начало работы с пакетом поддержки MATLAB Coder для NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE Platforms» для этого руководства. Самый легкий способ создать код CUDA для этой функции - это разместить coder.gpu.kernelfun прагма в функции. Когда GPU Coder встречается kernelfun pragma, она пытается параллелизировать расчеты в рамках этой функции и сопоставляет их с графическим процессором.

function out = myAdd(inp1,inp2) %#codegen
coder.gpu.kernelfun();
out = inp1 + inp2;
end

Пользовательский основной файл

Чтобы сгенерировать исполняемый файл CUDA, который можно развернуть на целевом устройстве NVIDIA, создайте пользовательский основной файл (main.cu) и заголовочный файл (main.h). Основной файл вызывает код, сгенерированный для функции точки входа MATLAB. Основной файл передает вектор, содержащий первые 100 натуральных чисел, в функцию точки входа и записывает результаты в двоичный файл (myAdd.bin).

 main.cu

//main.cu
// Include Files
#include "myAdd.h"
#include "main.h"
#include "myAdd_terminate.h"
#include "myAdd_initialize.h"
#include <stdio.h>

// Function Declarations
static void argInit_1x100_real_T(real_T result[100]);
static void main_myAdd();

// Function Definitions
static void argInit_1x100_real_T(real_T result[100])
{
  int32_T idx1;

  // Initialize each element.
  for (idx1 = 0; idx1 < 100; idx1++) {
    result[idx1] = (real_T) idx1;
  }
}

void writeToFile(real_T result[100])
{
    FILE *fid = NULL;
    fid = fopen("myAdd.bin", "wb");
    fwrite(result, sizeof(real_T), 100, fid);
    fclose(fid);
}

static void main_myAdd()
{
  real_T out[100];
  real_T b[100];
  real_T c[100];

  argInit_1x100_real_T(b);
  argInit_1x100_real_T(c);
  
  myAdd(b, c, out);
  writeToFile(out);  // Write the output to a binary file
}

// Main routine
int32_T main(int32_T, const char * const [])
{
  // Initialize the application.
  myAdd_initialize();

  // Invoke the entry-point functions.
  main_myAdd();

  // Terminate the application.
  myAdd_terminate();
  return 0;
}

 main.h

//main.h
#ifndef MAIN_H
#define MAIN_H

// Include Files
#include <stddef.h>
#include <stdlib.h>
#include "rtwtypes.h"
#include "myAdd_types.h"

// Function Declarations
extern int32_T main(int32_T argc, const char * const argv[]);

#endif

Приложение GPU Coder

Чтобы открыть приложение GPU Coder, на вкладке Apps панель инструментов, в разделе Code Generation, щелкните значок приложения GPU Coder. Вы также можете открыть приложение, набрав gpucoder в Командном Окне MATLAB.

Запуск исполняемого файла и проверка результатов

В командном окне MATLAB используйте runApplication() метод аппаратного объекта для запуска исполняемого файла на целевом компьютере.

hwobj = jetson;
pid = runApplication(hwobj,'myAdd');

### Launching the executable on the target...
Executable launched successfully with process ID 26432.
Displaying the simple runtime log for the executable...

Скопируйте выходной файл интервала myAdd.bin в окружение MATLAB на хосте и сравните вычисленные результаты с результатами MATLAB.

outputFile = [hwobj.workspaceDir '/myAdd.bin']
getFile(hwobj,outputFile);

% Simulation result from the MATLAB.
simOut = myAdd(0:99,0:99);

% Read the copied result binary file from target in MATLAB.
fId  = fopen('myAdd.bin','r');
tOut = fread(fId,'double');
diff = simOut - tOut';
fprintf('Maximum deviation is: %f\n', max(diff(:)));

Maximum deviation between MATLAB Simulation output and GPU coder output on Target is: 0.000000