このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
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
説明
coder.gpuEnvConfig
オブジェクトには、GPU コード生成環境を検証するために coder.checkGpuInstall
により使用される構成パラメーターが含まれています。
作成
説明
gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig
はホスト開発コンピューターの gpuEnvConfig
構成オブジェクトを作成します。
gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig(hw)
は hw
で指定されるハードウェアのタイプの gpuEnvConfig
構成オブジェクトを作成します。hw
は 'host'
、'jetson'
、または 'drive'
の値を取ることができます。タイプ Jetson およびタイプ DRIVE には、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson™ and NVIDIA DRIVE™ Platforms が必要です。
プロパティ
Hardware
— ハードウェアのタイプ
'host'
(既定値) | 'jetson'
| 'drive'
このフィールドは gpuEnvConfig
構成オブジェクトの作成時に設定される読み取り専用のプロパティです。このフィールドは 'host'
、'jetson'
、または 'drive'
の値を取ることができます。タイプ Jetson およびタイプ DRIVE には、MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE® Platforms が必要です。
例: gpuEnvObj.Hardware
GpuId
— GPU デバイスの選択
0
(既定値) | integer
環境がチェックされる場合に使用しなければならない GPU デバイス ID を選択します。既定の設定では、GpuId
は 0 に設定されます。
例: gpuEnvObj.GpuId = 1;
BasicCodegen
— コード生成テストを有効にする
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、基本的な GPU コード生成チェックが実行されます。生成されたコードは実行されません。
例: gpuEnvObj.BasicCodegen = true;
BasicCodeexec
— コード生成と実行テストを有効にする
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、基本的な GPU コード生成と実行チェックは選択した GPU デバイスで実行されます。
例: gpuEnvObj.BasicCodeexec = true;
DeepCodegen
— 深層学習のコード生成テストを有効にする
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、DeepLibTarget
プロパティで示されるライブラリ ターゲットに対して深層学習の GPU コード生成チェックが実行されます。生成されたコードは実行されません。
例: gpuEnvObj.DeepCodegen = true;
DeepCodeexec
— 深層学習のコード生成と実行テストを有効にする
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、選択した GPU デバイスの DeepLibTarget
プロパティで示されるライブラリ ターゲットに対して深層学習の GPU コード生成と実行チェックが実行されます。
例: gpuEnvObj.DeepCodeexec = true;
DeepLibTarget
— 深層学習ライブラリ
''
(既定値) | 'cudnn'
| 'tensorrt'
このフィールドは、深層学習コード生成と実行チェックが実行されるライブラリ ターゲットを示します。
例: gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'cudnn';
DataType
— TensorRT データ精度
''
(既定値) | 'fp32'
| 'fp16'
| 'int8'
このフィールドは、選択した GPU デバイスが選択した TensorRT データ精度に必要な最低 Compute Capability を満たすかどうかをチェックします。
例: gpuEnvObj.DataType = 'fp32';
GenReport
— HTML レポートを有効にする
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、現在の作業フォルダーに結果の HTML レポートが生成されます。現在の作業フォルダーは書き込み可能でなければなりません。
例: gpuEnvObj.GenReport = true;
Quiet
— コマンド ライン出力の非表示
false
(既定値) | true
このフィールドが true に設定されている場合、コマンド ラインへの出力は非表示になります。
例: gpuEnvObj.Quiet = true;
Profiling
— プロファイリングの nvtx ライブラリのチェック
false
(既定値) | true
ホスト マシンで適切に設定された NVTX ライブラリのインストールをチェックします。このライブラリはプロファイリングに使用されます。
例: gpuEnvObj.Profiling = true;
CudaPath
— CUDA ライブラリへのパス
character vector
このフィールドにはホストの CUDA® ライブラリへのパスが含まれています。既定値は、Linux OS にある場合は現在の nvcc
の場所に基づき、Windows OS にある場合は "CUDA_PATH" 環境変数に基づきます。この値を変更して別の場所を選択することもできます。
例: gpuEnvObj.CudaPath = '/usr/local/cuda';
CudnnPath
— cuDNN ライブラリへのパス
character vector
このフィールドにはホストの cuDNN ライブラリへのパスが含まれています。既定値は、設定される場合 "NVIDIA_CUDNN" 環境変数に基づいています。この値を変更して別の場所を選択することもできます。
例: gpuEnvObj.CudnnPath = '/usr/local/cuda/cudnn';
TensorrtPath
— TensorRT ライブラリへのパス
character vector
このフィールドにはホストの TensorRT ライブラリへのパスが含まれています。既定値は、設定される場合 "NVIDIA_TENSORRT" 環境変数に基づいています。この値を変更して別の場所を選択することもできます。
例: gpuEnvObj.TensorrtPath = '/usr/local/cuda/tensorrt';
NvtxPath
— NVTX ライブラリへのパス
character vector
このフィールドにはホストの NVTX ライブラリへのパスが含まれています。既定値は、設定される場合 Windows OS の "NVTOOLSEXT_PATH" 環境変数に基づいています。Linux の場合、"LD_LIBRARY_PATH" から取得されます。この値を変更して別の場所を選択することもできます。
例: gpuEnvObj.NvtxPath = '/usr/local/cuda/';
HardwareObject
— Jetson または DRIVE オブジェクト
object
このフィールドは "jetson" または "drive" ハードウェア オブジェクトを受け入れます。このフィールド (jetson/drive 用) はボードで環境チェックを実行する前に設定しなければなりません。
例: gpuEnvObj.Hardware = jetsonHwObj;
ExecTimeout
— 長時間実行されるアプリケーションのタイムアウト
10 (既定値) | positive integer
ターゲット上の実行テストを検証するまでソフトウェアが待機する時間を秒単位で指定します。
例: gpuEnvObj.ExecTimeout = 25;
例
GPU コード生成環境の検証
この例では、開発用コンピューターに、GPU コード生成に必要なすべてのツールと構成があるかどうか検証する方法を示します。
関数 coder.checkGpuInstall
に渡すことのできる coder.gpuEnvConfig
オブジェクトを作成します。
MATLAB コマンド ウィンドウに、次のように入力します。
gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig;
gpuEnvObj.BasicCodegen = 1;
gpuEnvObj.BasicCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'tensorrt';
gpuEnvObj.DeepCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepCodegen = 1;
results = coder.checkGpuInstall(gpuEnvObj)
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。
Compatible GPU : PASSED CUDA Environment : PASSED Runtime : PASSED cuFFT : PASSED cuSOLVER : PASSED cuBLAS : PASSED cuDNN Environment : PASSED TensorRT Environment : PASSED Basic Code Generation : PASSED Basic Code Execution : PASSED Deep Learning (TensorRT) Code Generation: PASSED Deep Learning (TensorRT) Code Execution: PASSED results = struct with fields: gpu: 1 cuda: 1 cudnn: 1 tensorrt: 1 basiccodegen: 1 basiccodeexec: 1 deepcodegen: 1 deepcodeexec: 1 tensorrtdatatype: 1 profiling: 0
バージョン履歴
R2019a で導入
参考
アプリ
関数
オブジェクト
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
You can also select a web site from the following list:
How to Get Best Site Performance
Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location.
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)