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理由は、以下のとおりです。

このトピックでは、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見つけることができます。

アプリ

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

`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
`gpuPerformanceAnalyzer`	生成コードのパフォーマンス分析および最適化 (R2023a 以降)
`gpuprofile`	Profile execution time for generated CUDA code (R2024a 以降)

`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.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

ワークフロー
GPU Coder トラブルシューティングワークフロー。
コード生成レポート
コード生成レポートを作成して確認する。
生成された CUDA コードおよび MATLAB ソースコード間でのトレース
GPU で実行される MATLAB^® コードのセクションを強調表示する。
MATLAB コードから生成されたコードに対する GPU コードメトリクスレポートの作成
GPU 静的コードメトリクスレポートを作成して確認する。
GPU パフォーマンスアナライザー
コードメトリクスを可視化し、コードの最適化と調整の機会を特定する。
CUDA MEX 関数のデバッグ
CUDA MEX 関数のデバッグに関する提案。
カーネル解析
効率的な CUDA カーネルを生成するための推奨事項。
メモリボトルネック解析
GPU Coder を使用するとメモリボトルネックの問題が減る。
NVIDIA Profiler による解析
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する。
レジスタカウント nvlink エラー
レジスタカウント nvlink エラーによるコンパイルエラーのトラブルシューティング。