Exponenta Banner

coder.gpuEnvConfig

Создайте объект настройки, содержащий параметры, переданные coder.checkGpuInstall для того, чтобы выполнить проверки среды генерации кода графического процессора

расширьте все на странице

Описание

coder.gpuEnvConfig объект содержит параметры конфигурации это coder.checkGpuInstall использование, чтобы проверить среду генерации кода графического процессора.

Создание

Описание

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

пример

gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig(hw) создает gpuEnvConfig объект настройки для типа оборудования задан в hw. hw может принять значение 'host', 'jetson', или 'drive'. Джетсон и Типы дисков требуют MATLAB® Пакет поддержки Coder™ для NVIDIA® Джетсон® и NVIDIA платформы Drive™.

Свойства

развернуть все

Это поле является набором свойств только для чтения во время создания gpuEnvConfig объект настройки. Это поле может принять значение 'host', 'jetson', или 'drive'. Джетсон и Типы дисков требуют Пакета поддержки MATLAB Coder для NVIDIA ДИСК NVIDIA и Джетсон® Платформы.

Пример: gpuEnvObj.Hardware

Выберите GPU Device ID, который должен использоваться, когда среда проверяется. По умолчанию, GpuId установлен в 0.

Пример: gpuEnvObj.GpuId = 1;

То, когда это поле установлено в истинную, основную проверку генерации кода графического процессора, выполняется. Сгенерированный код не выполнен.

Пример: gpuEnvObj.BasicCodegen = true;

Когда это поле установлено в истинную, основную генерацию кода графического процессора, и проверки выполнения выполнены на выбранном устройстве графического процессора.

Пример: gpuEnvObj.BasicCodeexec = true;

Когда это поле установлено в истинный, глубокое обучение, проверка генерации кода графического процессора выполнена для цели библиотеки, обозначенной DeepLibTarget свойство. Сгенерированный код не выполнен.

Пример: gpuEnvObj.DeepCodegen = true;

Когда это поле установлено в истинный, глубокое обучение, генерация кода графического процессора и проверки выполнения выполняются для цели библиотеки, обозначенной DeepLibTarget свойство на выбранном устройстве графического процессора.

Пример: gpuEnvObj.DeepCodeexec = true;

Это поле указывает на цель библиотеки, для которой выполняются генерация кода глубокого обучения и проверки выполнения.

Пример: gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'cudnn';

Это поле проверяет, встречается ли вычислить возможность выбранного устройства графического процессора, минимум вычисляют возможность, требуемую для выбранной точности данных TensorRT.

Пример: gpuEnvObj.DataType = 'fp32';

Когда это поле установлено в истину, отчет HTML результатов сгенерирован в текущей рабочей папке. Текущая рабочая папка должна быть с разрешением записи.

Пример: gpuEnvObj.GenReport = true;

Когда это поле установлено в истину, выход, распечатанный на командной строке, подавлен.

Пример: gpuEnvObj.Quiet = true;

Проверяйте на правильно сконфигурированную установку библиотеки NVTX на хост-машине. Этой библиотекой пользуются для профилирования.

Пример: gpuEnvObj.Profiling = true;

Это поле содержит путь к CUDA® библиотеки по хосту. Значение по умолчанию основано на текущем nvcc местоположение, найденное на ОС Linux и на переменной окружения "CUDA_PATH" в Windows OS. Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

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

Это поле содержит путь к cuDNN библиотекам по хосту. Значение по умолчанию основано на переменной окружения "NVIDIA_CUDNN", если установлено. Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

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

Это поле содержит путь к библиотекам TensorRT по хосту. Значение по умолчанию основано на переменной окружения "NVIDIA_TENSORRT", если установлено. Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

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

Это поле содержит путь к библиотекам NVTX по хосту. Значение по умолчанию основано на переменной окружения "NVTOOLSEXT_PATH" на Windows OS, если установлено. На Linux это получено из "LD_LIBRARY_PATH". Можно также изменить это значение, чтобы выбрать другое место.

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

Это поле принимает "jetson" или аппаратный объект "диска". Это поле потребности (для jetson/drive), чтобы быть установленным перед рабочей средой проверяет плату.

Пример: gpuEnvObj.Hardware = jetsonHwObj;

Задайте время в секундах, что программное обеспечение ожидает прежде, чем подтвердить тесты выполнения на цели.

Пример: gpuEnvObj.ExecTimeout = 25;

Примеры

свернуть все

Этот пример показывает вам, как проверить, что ваш компьютер разработчика имеет все инструменты и настройку, необходимую для генерации кода графического процессора.

Создайте coder.gpuEnvConfig возразите, что можно передать 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)

Выход, показанный здесь, является представительным. 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

Смотрите также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2019a

Документация GPU Coder

Поддержка