Документация

Запишите файл MEX, содержащий код CUDA

Как с любыми файлами MEX, те, которые содержат CUDA^® код имеет однократную точку, известную как mexFunction. MEX-функция содержит код стороны хоста, который взаимодействует с объектами gpuArray из MATLAB^® и запускает код CUDA. Код CUDA в файле MEX должен соответствовать API во время выполнения CUDA.

Необходимо вызвать функцию mxInitGPU при записи в ваш файл MEX. Это гарантирует, что устройство графического процессора правильно инициализируется и известно MATLAB.

Интерфейс, который вы используете, чтобы записать файл MEX для объектов gpuArray, отличается от интерфейса MEX для стандартных массивов MATLAB.

Вы видите пример файла MEX, содержащего код CUDA в:

matlabroot/toolbox/parallel/gpu/extern/src/mex/mexGPUExample.cu

Этот файл содержит следующую функцию устройства CUDA:

void __global__ TimesTwo(double const * const A,
                         double * const B,
                         int const N)
{
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < N)
        B[i] = 2.0 * A[i];
}

Это содержит следующие линии, чтобы определить размер массивов и запустить сетку соответствующего размера:

N = (int)(mxGPUGetNumberOfElements(A));
blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
TimesTwo<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, N);

Запустите получившиеся MEX-функции

MEX-функция в этом примере умножает каждый элемент во входном массиве на 2, чтобы получить значения в выходном массиве. Чтобы протестировать его, начните с gpuArray, в котором каждый элемент равняется 1:

x = ones(4,4,'gpuArray');
y = mexGPUExample(x)

y = 

    2    2    2    2
    2    2    2    2
    2    2    2    2
    2    2    2    2

Оба массивы ввода и вывода являются объектами gpuArray:

disp(['class(x) = ',class(x),', class(y) = ',class(y)])

class(x) = gpuArray, class(y) = gpuArray

Сравнение с ядром CUDA

Parallel Computing Toolbox™ также поддерживает CUDAKernel объекты, которые могут использоваться, чтобы интегрировать код CUDA с MATLAB. Можно создать CUDAKernel объекты с помощью CU и файлов PTX. Обычно использование файлов MEX более гибко, чем использование CUDAKernel объекты:

Доступ к комплексным данным

Комплексные данные на устройстве графического процессора хранятся в чередованном сложном формате. Таким образом, для комплексного gpuArray A, действительные и мнимые части элемента i хранятся в последовательных адресах. MATLAB использует встроенные типы векторов CUDA, чтобы хранить комплексные данные на устройстве (см. NVIDIA CUDA C Руководство по программированию).

В зависимости от потребностей вашего ядра можно бросить указатель на комплексные данные или как действительный тип или как встроенный тип вектора. Например, в MATLAB, предположите, что вы создаете следующую матрицу:

a = complex(ones(4,'gpuArray'),ones(4,'gpuArray'));

Если вы передаете gpuArray MEX-функции в качестве первого аргумента (prhs [0]), то можно получить указатель на комплексные данные при помощи вызовов:

mxGPUArray const * A = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[0]);
mwSize numel_complex = mxGPUGetNumberOfElements(A);
double2 * d_A = (double2 const *)(mxGPUGetDataReadOnly(A));

Чтобы обработать массив как действительный массив с двойной точностью дважды длины, вы могли сделать это этот путь:

mxGPUArray const * A = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[0]);
mwSize numel_real =2*mxGPUGetNumberOfElements(A);
double * d_A = (double const *)(mxGPUGetDataReadOnly(A));

Различные функции существуют, чтобы преобразовать данные между комплексными и действительными форматами на графическом процессоре. Эти операции требуют, чтобы копия чередовала данные. Функция mxGPUCreateComplexGPUArray берет два действительных mxGPUArrays и чередует их элементы, чтобы произвести один комплекс mxGPUArray той же длины. Функции mxGPUCopyReal и mxGPUCopyImag каждая копия или действительное или мнимые элементы в новый действительный mxGPUArray. (Нет никакого эквивалента mxGetImagData функция для объектов mxGPUArray.)

Скомпилируйте файл MEX графического процессора

Используйте mexcuda команда в MATLAB, чтобы скомпилировать файл MEX, содержащий код CUDA. Можно скомпилировать файл в качестве примера с помощью команды:

mexcuda mexGPUExample.cu

Если инструментарий CUDA не обнаруживается или не является поддерживаемой версией, MATLAB компилирует код CUDA с помощью nvcc NVIDIA компилятор установлен с MATLAB. Проверять который компилятор mexcuda использует, используйте -v отметьте для многословного выхода в mexcuda команда.

Инструментарий CUDA, установленный с MATLAB, не содержит все библиотеки, которые доступны в инструментарии CUDA. Если вы хотите соединить определенную библиотеку, которая не установлена с MATLAB, установите инструментарий CUDA. Можно проверять, какая версия инструментария CUDA MATLAB требует использования gpuDevice. Для получения дополнительной информации об Инструментарии CUDA, см. Инструментарий CUDA.

Если mexcuda испытывает затруднения при определении местоположения компилятора NVIDIA (nvcc) в вашем установленном инструментарии CUDA это может быть установлено в месте не по умолчанию. Можно задать местоположение nvcc в вашей системе путем хранения его в переменной окружения MW_NVCC_PATH. Можно установить эту переменную с помощью MATLAB setenv команда. Например,

setenv('MW_NVCC_PATH','/usr/local/CUDA/bin')

Только подмножество Visual Studio^® компиляторы поддерживаются для mexcuda. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с документацией инструментария NVIDIA.