MATLAB コードからのカーネルの作成

CUDA^® GPU カーネルを作成する MATLAB コードの構造とパターン

GPU Coder™ は、MATLAB^® コードの特定のアルゴリズム構造およびパターンについての最適化 CUDA カーネルを生成して実行します。生成コードでは、cuFFT、cuSolver、cuBLAS、cuDNN、TensorRT など、最適化された NVIDIA^® CUDA ライブラリが呼び出されます。生成コードは、ソースコード、スタティックライブラリ、またはダイナミックライブラリとしてプロジェクトに統合でき、デスクトップ用、サーバー用、および NVIDIA Jetson、DRIVE、その他のプラットフォームに組み込まれた GPU 用にコンパイルできます。GPU Coder では、手書きの CUDA コードをアルゴリズムおよび生成コードに組み込むことが可能です。

アプリ

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GPU Coder

GPU Coder	MATLAB コードからの GPU コードの生成
GPU 環境のチェック	GPU コード生成環境の検証と設定

関数

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コード生成

`codegen`	MATLAB コードから C/C++ コードを生成する
`gpucoder`	GPU Coder アプリを開く
`coder.checkGpuInstall`	GPU コード生成環境の検証
`coder.gpuConfig`	GPU Coder を使用した MATLAB コードからの CUDA コード生成用の構成パラメーター

GPU カーネルプラグマ

`coder.gpu.kernel`	`for` ループを GPU カーネルにマッピングするプラグマ
`coder.gpu.kernelfun`	関数を GPU カーネルにマッピングするプラグマ
`coder.gpu.nokernel`	ループのカーネル作成を無効にするプラグマ
`coder.ceval`	外部 C/C++ 関数の呼び出し
`coder.gpu.iterations`	変数範囲ループの並列化を判定するための情報をコードジェネレーターに提供するプラグマ

GPU メモリプラグマ

`coder.gpu.constantMemory`	変数を GPU の定数メモリにマッピングするプラグマ
`coder.gpu.persistentMemory`	変数を GPU の永続メモリとして割り当てるためのプラグマ

GPU アトミック操作

`gpucoder.atomicAdd`	指定された値のグローバルメモリまたは共有メモリの変数へのアトミックな加算
`gpucoder.atomicAnd`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数の間でのビット単位 AND のアトミックな実行
`gpucoder.atomicCAS`	グローバルメモリまたは共有メモリの変数の値のアトミックな比較交換
`gpucoder.atomicDec`	指定された上限内でのグローバルメモリまたは共有メモリの変数のアトミックなデクリメント
`gpucoder.atomicExch`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数のアトミックな交換
`gpucoder.atomicInc`	指定された上限内でのグローバルメモリまたは共有メモリの変数のアトミックなインクリメント
`gpucoder.atomicMax`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数の間での最大値のアトミックな検索
`gpucoder.atomicMin`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数の間での最小値のアトミックな検索
`gpucoder.atomicOr`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数の間でのビット単位 OR のアトミックな実行
`gpucoder.atomicSub`	指定された値のグローバルメモリまたは共有メモリの変数からのアトミックな減算
`gpucoder.atomicXor`	指定された値とグローバルメモリまたは共有メモリの変数の間でのビット単位 XOR のアトミックな実行

コード生成用のプログラミング

`stencilfun`	ステンシル関数の CUDA コードの生成
`gpucoder.matrixMatrixKernel`	行列-行列演算を含む関数の最適化された GPU 実装
`gpucoder.batchedMatrixMultiply`	バッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装
`gpucoder.stridedMatrixMultiply`	ストライドバッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装
`gpucoder.batchedMatrixMultiplyAdd`	加算を伴うバッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装
`gpucoder.stridedMatrixMultiplyAdd`	加算を伴うストライドバッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装
`gpucoder.sort`	MATLAB 関数 sort の最適化された GPU 実装
`gpucoder.transpose`	MATLAB 関数 transpose の最適化された GPU 実装
`gpucoder.reduce`	リダクション演算の最適化された GPU 実装

オブジェクト

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コード構成

`coder.gpuConfig`	GPU Coder を使用した MATLAB コードからの CUDA コード生成用の構成パラメーター
`coder.CodeConfig`	MATLAB コードから C/C++ コードを生成するための構成パラメーター
`coder.EmbeddedCodeConfig`	Embedded Coder で MATLAB コードから C/C++ コードを生成するための構成パラメーター
`coder.gpuEnvConfig`	GPU コード生成環境チェックを実行するために `coder.checkGpuInstall` に渡されるパラメーターが含まれる構成オブジェクトの作成

トピック

要素単位ループのカーネル
スカラー化された要素単位の数学演算を含む MATLAB 関数からカーネルを作成する。
スキャッター/ギャザータイプ演算のカーネル
リダクション演算を含む MATLAB 関数からカーネルを作成する。
ライブラリの呼び出しのカーネル

cuBLAS、cuSOLVER、cuFFT、Thrust など、GPU 用に最適化された数学ライブラリをターゲットにする。
- cuBLAS の例
- cuSOLVER の例
- FFT の例
- Thrust の例
GPU 配列のサポート
GPU 配列を使用する CUDA コードを生成します。
生成された関数インターフェイスにおける動的割り当ての C++ 配列の使用
生成された CUDA C++ 関数インターフェイスから動的に割り当てられた配列について理解し、それを使用する。
生成コードからのカスタム CUDA カーネルの呼び出し
コード生成のためにカスタム CUDA カーネルと MATLAB コードを統合する。
生成コードからのカスタム CUDA デバイス関数の呼び出し
カスタム GPU デバイス関数をコード生成用の MATLAB コードと統合する。
設計パターン
計算設計パターンを含む MATLAB 関数のカーネルを作成する。
GPU メモリの割り当てと最小化
GPU Coder のメモリ割り当てオプションおよび最適化。
半精度とは
MATLAB および Simulink^® の半精度データ型の紹介。
半精度コード生成のサポート
半精度入力をサポートする関数の C/C++ および GPU コード生成サポート。

注目の例

GPU での SLAM の使用による LiDAR データからのマップ作成

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CUDA FFT ライブラリを使用した回折パターンのシミュレーション

この例では、GPU Coder™ を使って CUDA® Fast Fourier Transform library (cuFFT) を利用し、NVIDIA® GPU で 2 次元 FFT を計算する方法を示します。2 次元フーリエ変換は、遠視野回折パターンを計算するために光学において使用されます。Young の二重スリット実験のように、単色光源の光が小さな開口部を通過するときに、こうした回折パターンを観測できます。この例では、CUDA MEX、ソースコード、スタティックライブラリ、ダイナミックライブラリおよび実行可能ファイルを生成するときに GPU ポインターをエントリポイント関数への入力として使用する方法も示します。この機能を使用すると、生成コード内での cudaMemcpy 呼び出しの数が最小化され、その生成コードのパフォーマンスが向上します。

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cuSOLVER ライブラリを使用した NVIDIA GPU での QR 分解

この例では、CUDA Solver (cuSOLVER) ライブラリを使用するスタンドアロンの CUDA® 実行可能ファイルを作成する方法を示します。この例では、路上での自動車線トラッキングを再現する曲線近似アプリケーションを使用して、以下の点について説明します。

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GPU でのステンシル処理

この例では、John H. Conway の "ライフゲーム" を実装することにより、ステンシルタイプ演算の CUDA® カーネルを生成する方法を説明します。

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GPU Coder を使用した線形システム求解のベンチマーク

この例では、CUDA® コードを生成することによって、線形システム求解のベンチマークを行う方法を示します。行列の左除算 (mldivideまたはバックスラッシュ演算子 (\) とも呼ばれる) を使用して、線形方程式系 A*x = b を x について解きます (つまり、x = A\b を計算します)。

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霧の修正

この例では、GPU コード生成にイメージ処理関数を使用する方法を示します。この例では、霧のかかったイメージを入力として受け取り、霧が取り除かれたイメージを生成します。この例は、霧修正アルゴリズムの一般的な実装です。この例では、関数 conv2、関数 im2gray、および関数 imhist を使用します。

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