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カーネルの作成

CUDA^® GPU カーネルを作成するアルゴリズムの構造とパターン

CUDA カーネルは GPU デバイスで実行される関数です。これらのカーネルは多数の GPU スレッドで並列に実行されます。アルゴリズムの計算量の多い部分を効率的にカーネルにマッピングすることで、GPU コンピューティングテクノロジーによりもたらされるパフォーマンスの改善を活用できます。GPU Coder™ をトリガーし、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 CUDA カーネルを作成できます。

アプリ

GPU Coder	MATLAB コードからの GPU コードの生成
Check GPU Install	GPU コード生成環境の検証と設定

関数

`half`	半精度数値オブジェクトの作成
`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
`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.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.gpu.constantMemory`	変数を GPU の定数メモリにマッピングするプラグマ
`gpucoder.stencilKernel`	ステンシル関数の CUDA コードの作成
`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
`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
`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
`coder.ceval`	外部 C/C++ 関数の呼び出し

オブジェクト

`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。

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。

レガシコードの統合

コード生成のためにカスタム GPU コードと MATLAB コードを統合する。

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。

注目の例

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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$GPU Coder を使用した A\b のベンチマーク$

GPU Coder を使用した A\b のベンチマーク

この例では、GPU 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、 $x = A \backslash b$ 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、rgb2gray、および imhist を使用します。

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ステレオ視差

この例では、2 つのイメージのステレオ視差を計算する MATLAB® 関数から MEX 関数を生成する方法を説明します。

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SURF を使用した特徴抽出

Speeded-Up Robust Features (SURF) を使用したオブジェクト認識は 3 つのステップで構成されます。特徴抽出、特徴記述、および特徴マッチングです。この例では、SURF アルゴリズムの最初のステップである特徴抽出を実行します。ここで使用されるアルゴリズムは、OpenSURF ライブラリの実装に基づきます。この例では、GPU Coder™ を使用し、CUDA® コード生成を通じてこの計算量が多い問題を解く方法を示します。

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特徴のマッチング

この例では、MATLAB® コードから CUDA® MEX を生成し、2 つのイメージ間で特徴マッチングを実行する方法を説明します。この例では、Image Processing Toolbox™ の関数 matchFeatures (Computer Vision Toolbox) を使用して、互いに回転しスケーリングされた 2 つのイメージ間で特徴記述子をマッチングします。Speeded-Up Robust Features (SURF) アルゴリズムを使用して 2 つのイメージの特徴記述子を検出および抽出します。

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関数 houghlines を使用した GPU での車線検出

この例では、イメージの車線マーカー境界を検出して出力する MATLAB® 関数の CUDA® MEX を生成する方法を説明します。この例では、RGB イメージを入力として受け取り、Image Processing Toolbox™ に用意されている関数 rgb2gray、ordfilt2 (Image Processing Toolbox)、hough (Image Processing Toolbox)、houghpeaks (Image Processing Toolbox)、および houghlines (Image Processing Toolbox) を使用して、車線検出後の出力イメージを生成します。

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