GPU 環境のチェック

GPU コード生成環境の検証と設定

説明

GPU 環境のチェック アプリは、GPU コード生成環境を検証および設定するための対話型ツールです。開発用コンピューターおよび NVIDIA^® DRIVE や Jetson などのハードウェア プラットフォームについてのチェックを実行できます。このアプリを使用して以下ができます。

• GPU コード生成に必要なすべての NVIDIA コンパイラおよびライブラリについて、開発用コンピューターの環境を検証します。このテストでは、以下の有無についてチェックします。

  • CUDA^® と互換性のある GPU デバイス

  • CUDA ランタイム

  • cuFFT、cuSOLVER、および cuBLAS ライブラリ

  • CUDA Deep Neural Network library

  • NVIDIA TensorRT – 高性能な深層学習用推論オプティマイザーおよびランタイム ライブラリ

  • NVIDIA nvtx ライブラリ (プロファイリングに必要)

• 開発用コンピューターで基本的なコード生成と実行テストを実行します。これらのテストでは、MATLAB^® シミュレーションと結果を比較することでコード実行を検証します。

• 開発用コンピューターで深層学習のコード生成と実行テストを実行します。このテストでは、cuDNN または TensorRT ライブラリをターゲットにすることができます。

• DRIVE や Jetson などの NVIDIA ボードに接続し、コード生成と実行テストを実行します。これらのテストを実行するには、MATLAB Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson^® and NVIDIA DRIVE^® Platforms をインストールしなければなりません。

• アプリを使用し、GPU Coder™ で必要な環境変数を設定する MATLAB スクリプトを生成することにより、ライブラリの場所を指定します。

メモ

このアプリは MATLAB Online™ でサポートされていません。

詳細については、GPU 環境のチェックおよびアプリの設定を参照してください。

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GPU 環境のチェック アプリを開く

• MATLAB コマンド ウィンドウ: 「gpucoderSetup」と入力します。

例

• GPU プログラミングのパラダイム
• 前提条件となる製品のインストール
• 前提条件となる製品の設定
• GPU 環境のチェックおよびアプリの設定
• 設定の検証
• GPU Coder アプリを使用したコード生成
• cuDNN を使用した深層学習ネットワークのコード生成
• TensorRT を使用した深層学習ネットワークのコード生成
• GPU Coder アプリを使用したコード生成

バージョン履歴

R2019a で導入

参考

アプリ

• GPU Coder

関数

• codegen | coder.checkGpuInstall

オブジェクト

• coder.gpuEnvConfig