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パフォーマンス

コード生成の問題をトラブルシューティングし、コード実行時間を改善して、生成コードのメモリ使用量を削減する

GPU Coder™ で生成されたコードが予想どおりに実行されない最もよくある 3 つの理由は、以下のとおりです。

この節では、これらの現象の一般的な原因について詳しく説明し、組み込みのスクリーナーを利用してこれらの問題を検出する方法を説明します。また、これらの問題に対処し、より効率的な CUDA コードを生成する方法についての情報も提供します。

トピック

GPU Coder トラブルシューティングワークフロー。

GPU で実行される MATLAB コードのセクションを強調表示する

効率的な CUDA カーネルを生成するための推奨事項。

GPU Coder を使用するとメモリボトルネックの問題が減る。

指定した MATLAB アルゴリズムとその生成された CUDA コードについての SIL による詳細なプロファイリング。

NVIDIA Profiler (nvvp) から取得された情報を使用してパフォーマンスを改善します。

GPU Coder の現在の制限を確認する。

この例では、関数 gpucoder.profile を使用して、生成された CUDA® コードの実行プロファイリングレポートを生成する方法を説明します。この概念を説明するための例として、霧の修正を使用します。