Документация

Описание

Множество Мандельброта является областью в комплексной плоскости, состоящей из значений z ₀, для которого траектории, заданные этим уравнением, остаются ограниченными в k→∞.

Полная геометрия Множества Мандельброта показана на рисунке. Это представление не имеет разрешения, чтобы показать богато подробную структуру края недалеко от контура набора. При увеличивающихся увеличениях Множество Мандельброта показывает тщательно продуманный контур, который показывает прогрессивно более прекрасную рекурсивную деталь.

Алгоритм

Для этого примера выберите набор пределов, которые задают высоко масштабируемую часть Множества Мандельброта в овраге между основной кардиоидой и лампой p/q с ее левой стороны от него. Сетка 1000 на 1000 действительных частей (x) и мнимые части (y) создается между этими двумя пределами. Алгоритм Мандельброта затем выполнен с помощью итераций в каждом местоположении сетки. Количество итерации 500 рендеринга изображение в полном разрешении.

maxIterations = 500;
gridSize = 1000;
xlim = [-0.748766713922161,-0.748766707771757];
ylim = [0.123640844894862,0.123640851045266];

Этот пример использует реализацию Множества Мандельброта при помощи стандартных команд MATLAB, работающих на центральном процессоре. Это вычисление векторизовано таким образом, что каждое местоположение обновляется одновременно.

Запустите пример Мандельброта

Прежде, чем сделать версию MATLAB алгоритма Множества Мандельброта подходящей для генерации кода, можно протестировать функциональность оригинального кода.

Определите входные типы

Во время компиляции GPU Coder должен знать типы данных всех входных параметров к функции точки входа. Поэтому, если ваша функция точки входа имеет входные параметры, необходимо задать ее тип данных в то время, когда вы компилируете файл с codegen функция.

Можно сгенерировать входные параметры и затем использовать -args опция в codegen функционируйте, чтобы позволить GPU Coder определить класс, размер и сложность входных параметров. Сгенерировать входные параметры для mandelbrot_count функция, используйте эти команды:

maxIterations = 500;
gridSize = 1000;
xlim = [-0.748766713922161, -0.748766707771757];
ylim = [ 0.123640844894862,  0.123640851045266];

x = linspace( xlim(1), xlim(2), gridSize );
y = linspace( ylim(1), ylim(2), gridSize );
[xGrid,yGrid] = meshgrid( x, y );

В качестве альтернативы можно задать размер, тип и сложность входных параметров к функциям точки входа, не генерируя входные данные при помощи coder.typeof функция.

ARGS = cell(1,1);
ARGS{1} = cell(3,1);
ARGS{1}{1} = coder.typeof(0);
ARGS{1}{2} = coder.typeof(0,[1000 1000]);
ARGS{1}{3} = coder.typeof(0,[1000 1000]);

Конфигурация сборки

Чтобы сконфигурировать настройки сборки, такие как имя выходного файла, местоположение, тип, необходимо создать объекты настройки кодера. Чтобы создать объекты, используйте coder.gpuConfig функция. Например, чтобы создать a coder.MexCodeConfig объект генерации кода для использования с codegen при генерации MEX-функции используйте:

cfg = coder.gpuConfig('mex');

Другие доступные параметры:

Для получения дополнительной информации смотрите coder.gpuConfig.

Каждый объект настройки идет с набором параметров, инициализированных к значениям по умолчанию. Можно использовать запись через точку, чтобы изменить значение одного параметра объекта настройки за один раз. Используйте этот синтаксис:

configuration_object.property = value

Можно включить те же настройки как в Генерации кода при помощи Приложения GPU Coder при помощи следующих эквивалентов командной строки:

cfg = coder.gpuConfig('mex');
cfg.GpuConfig.CompilerFlags = '--fmad=false';
cfg.GenerateReport = true;

cfg объект настройки имеет параметры конфигурации, которые характерны для MATLAB Coder и GPU Coder и параметров, которые специфичны для GPU Coder. Вы видите все специфичные для графического процессора свойства, доступные в cfg объект настройки путем ввода cfg.GpuConfig в командном окне MATLAB.

>> cfg.GpuConfig

ans = 

  config with properties:

                    Enabled: 1
                 MallocMode: 'discrete'
           KernelNamePrefix: ''
               EnableCUBLAS: 1
             EnableCUSOLVER: 1
                EnableCUFFT: 1
               Benchmarking: 0
                  SafeBuild: 0
          ComputeCapability: '3.5'
    CustomComputeCapability: ''
              CompilerFlags: ''
        StackLimitPerThread: 1024
            MallocThreshold: 200
           SelectCudaDevice: -1

--fmad=false отметьте, когда передано nvcc, сообщает, что компилятор, чтобы отключить С плавающей точкой Умножается - Добавляет оптимизация (FMAD). Эта опция собирается предотвратить числовое несоответствие в сгенерированном коде из-за архитектурных различий в центральном процессоре и графическом процессоре. Для получения дополнительной информации смотрите Числовые Различия Между центральным процессором и графическим процессором.

Для получения дополнительной информации о параметрах конфигурации, которые характерны для MATLAB Coder и GPU Coder, смотрите coder.CodeConfig класс.

Создайте скрипт

Можно создать скрипт сборки mandelbrot_codegen.m это автоматизирует ряд команд, упомянутых ранее.

% GPU code generation for getting started example (mandelbrot_count.m)
%% Create configuration object of class 'coder.MexCodeConfig'.
cfg = coder.gpuConfig('mex');
cfg.GenerateReport = true;
cfg.GpuConfig.CompilerFlags = '--fmad=false';

%% Define argument types for entry-point 'mandelbrot_count'.
ARGS = cell(1,1);
ARGS{1} = cell(3,1);
ARGS{1}{1} = coder.typeof(0);
ARGS{1}{2} = coder.typeof(0,[1000 1000]);
ARGS{1}{3} = coder.typeof(0,[1000 1000]);

%% Invoke GPU Coder.
codegen -config cfg mandelbrot_count -args ARGS{1}

codegen команда открывает файл mandelbrot_count.m и переводит код MATLAB в код CUDA.

Когда генерация кода успешна, можно просмотреть получившийся отчет генерации кода путем нажатия на View Report в командном окне MATLAB.

>> mandelbrot_codegen
Code generation successful: View report