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coder.checkGpuInstall

GPU 코드 생성 환경 확인

설명

results = coder.checkGpuInstall(cfg)는 GPU 코드 생성에 필요한 모든 타사 툴과 라이브러리가 환경에 있는지 확인하는 검사를 수행합니다. cfgcoder.gpuEnvConfig 객체여야 합니다. 이 함수는 주어진 구성 객체에 지정된 속성을 기반으로 GPU 코드 생성 환경을 확인합니다.

동일한 검사를 수행하는, 이에 상응하는 GUI 기반 애플리케이션인 GPU 환경 검사를 사용할 수도 있습니다. 이 애플리케이션을 열려면 MATLAB® 명령 gpucoderSetup을 사용하십시오.

이 함수를 사용하려면 먼저 필수 선행 조건인 타사 컴파일러, 라이브러리 및 툴을 설치하고 설정하십시오. 자세한 내용은 필수 제품 준비하기 항목과 필수 제품 준비하기 항목을 참조하십시오.

예제

예제

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GPU 코드 생성에 필요한 모든 타사 툴에 대한 전체 검사를 수행합니다. 여기에 표시된 출력은 대표적인 예입니다. 실제 결과는 다를 수 있습니다.

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

입력 인수

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GPU 코드 생성 환경 구성으로, coder.gpuEnvConfig 객체로 지정됩니다.

출력 인수

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GPU 환경 검사 결과로, 부울 값으로 구성된 1×1 구조체형 배열로 반환되며 각 값은 검사의 출력값을 나타냅니다. 이 표는 results 구조체의 각 필드가 무엇을 나타내는지 보여줍니다.

필드설명
gpu지원되는 GPU가 MATLAB에 연결되어 있습니다.
cuda지원되는 CUDA® 툴킷이 개발 호스트에 설치되어 있으며, 하드웨어 객체를 지정한 경우에는 하드웨어에 설치되어 있습니다.
cudnn 지원되는 cuDNN이 개발 호스트에 설치되어 있으며, 하드웨어 객체를 지정한 경우에는 하드웨어에 설치되어 있습니다.
tensorrt지원되는 TensorRT™가 개발 호스트에 설치되어 있으며, 하드웨어 객체를 지정한 경우에는 하드웨어에 설치되어 있습니다.
hostcompiler지원되는 컴파일러가 개발 호스트에 설치되어 있습니다.
basiccodegen선택된 하드웨어가 CUDA 코드 생성이 가능한지 확인하는 검사를 통과했습니다.
basiccodeexec선택된 하드웨어는 CUDA 코드 생성과 실행이 가능한지 확인하는 검사를 통과했습니다.
deepcodegen선택된 하드웨어는 딥러닝을 위한 CUDA 코드 생성이 가능한지 확인하는 검사를 통과했습니다.
tensorrtdatatype선택된 하드웨어는 선택된 TensorRT 데이터형에 대한 최소한의 컴퓨팅 기능을 갖추고 있습니다.
deepcodeexec선택된 하드웨어는 딥러닝을 위한 CUDA 코드 생성과 실행이 가능한지 확인하는 검사를 통과했습니다.

버전 내역

R2017b에 개발됨