coder.checkGpuInstall

GPU コード生成環境の検証

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構文

results = coder.checkGpuInstall(cfg)

説明

results = coder.checkGpuInstall(cfg) は、GPU コード生成に必要なすべてのサードパーティ製ツールおよびライブラリが環境にあるかどうかを検証するためのチェックを実行します。cfg は coder.gpuEnvConfig オブジェクトでなければなりません。この関数は、与えられた構成オブジェクトで指定されたプロパティに基づいて GPU コード生成環境を検証します。

同じチェックを実行する同等の GUI ベースのアプリケーションである GPU 環境のチェックを使用することもできます。このアプリケーションを開くには、MATLAB® コマンド gpucoderSetup を使用します。

この関数を使用する前に、必須前提条件となるサードパーティのコンパイラ、ライブラリ、およびツールをインストールして設定します。詳細については、前提条件となる製品のインストールと前提条件となる製品の設定を参照してください。

例

例

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GPU コード生成に必要なすべてのサードパーティ製ツールの完全なチェックを実行します。以下に示す出力は代表的なものです。実際の結果は異なる可能性があります。

gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig;
gpuEnvObj.GpuId = 1;
gpuEnvObj.BasicCodegen = 1;
gpuEnvObj.BasicCodeexec = 1;
results = coder.checkGpuInstall(gpuEnvObj)
Compatible GPU           : PASSED 
CUDA Environment         : PASSED 
	Runtime   : PASSED 
	cuFFT     : PASSED 
	cuSOLVER  : PASSED 
	cuBLAS    : PASSED 
Host Compiler            : PASSED 
Basic Code Generation    : PASSED 
Basic Code Execution     : PASSED 

results = 

  struct with fields:

                 gpu: 1
                cuda: 1
               cudnn: 0
            tensorrt: 0
        hostcompiler: 1
        basiccodegen: 1
       basiccodeexec: 1
         deepcodegen: 0
    tensorrtdatatype: 0
        deepcodeexec: 0

入力引数

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GPU コード生成環境の構成。coder.gpuEnvConfig オブジェクトとして指定します。

出力引数

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GPU 環境のチェックの結果。各チェックの出力を示すブール値から成る 1 行 1 列の構造体として返されます。次の表は、results 構造体の各フィールドが何を表しているかを示しています。

フィールド説明
gpuMATLAB に接続済みのサポートされている GPU がある。
cudaサポートされている CUDA® Toolkit が、開発ホストに (ハードウェア オブジェクトを指定した場合はそのハードウェアにも) インストールされている。
cudnnサポートされている cuDNN が、開発ホストに (ハードウェア オブジェクトを指定した場合はそのハードウェアにも) インストールされている。
tensorrtサポートされている TensorRT™ が、開発ホストに (ハードウェア オブジェクトを指定した場合はそのハードウェアにも) インストールされている。
hostcompilerサポートされているコンパイラが、開発ホストにインストールされている。
basiccodegen選択されたハードウェアが、CUDA コードを生成するためのチェックにパスした。
basiccodeexec選択されたハードウェアが、CUDA コードを生成および実行するためのチェックにパスした。
deepcodegen選択されたハードウェアが、深層学習用の CUDA コードを生成するためのチェックにパスした。
tensorrtdatatype選択されたハードウェアが、選択された TensorRT データ型に対する最低限の Compute Capability を備えている。
deepcodeexec選択されたハードウェアが、深層学習用の CUDA コードを生成および実行するためのチェックにパスした。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

アプリ

関数

オブジェクト

トピック