GPU 환경 검사

GPU 코드 생성 환경에 대한 확인과 설정

설명

GPU 환경 검사 앱은 GPU 코드 생성 환경을 확인하고 설정할 수 있는 대화형 방식 툴입니다. 개발 컴퓨터와 NVIDIA DRIVE^® 및 Jetson™과 같은 하드웨어 플랫폼에 대해 이러한 검사를 실행할 수 있습니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• GPU 코드 생성에 필요한 모든 NVIDIA^® 컴파일러와 라이브러리가 개발 컴퓨터 환경에 있는지 확인합니다. 이 테스트는 다음이 있는지 검사합니다.

  • CUDA^® 호환 GPU 장치.

  • CUDA 런타임.

  • cuFFT, cuSOLVER 및 cuBLAS 라이브러리.

  • CUDA Deep Neural Network 라이브러리.

  • NVIDIA TensorRT – 고성능 딥러닝 추론 최적화 함수 및 런타임 라이브러리.

• 개발 컴퓨터에서 기본적인 코드 생성 및 실행 테스트를 수행합니다. 이 테스트는 결과를 MATLAB^® 시뮬레이션과 비교하여 코드 실행을 검증합니다.

• 개발 컴퓨터에서 딥러닝 코드 생성 및 실행 테스트를 수행합니다. 이 테스트에서는 cuDNN 또는 TensorRT 라이브러리를 타깃으로 할 수 있습니다.

• DRIVE 및 Jetson과 같은 NVIDIA 보드에 연결하고 코드 생성 및 실행 테스트를 수행합니다. 이러한 테스트를 수행하려면 MATLAB Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE Platforms를 설치해야 합니다.

• 이 앱을 사용하여 라이브러리의 위치를 지정하고 GPU Coder™에 필요한 환경 변수를 설정하는 MATLAB 스크립트를 생성합니다.

참고

이 앱은 MATLAB Online™에서 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 GPU 환경 검사 및 설정 앱 항목을 참조하십시오.

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

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GPU 환경 검사 앱 열기

• MATLAB 명령 창: gpucoderSetup을 입력합니다.

예제

• GPU 프로그램 패러다임
• 필수 제품 준비하기
• 필수 제품 준비하기
• GPU 환경 검사 및 설정 앱
• 설정 확인하기
• Generate Code by Using the GPU Coder App
• Code Generation for Deep Learning Networks by Using cuDNN
• Code Generation for Deep Learning Networks by Using TensorRT
• Generate Code by Using the GPU Coder App

버전 내역

R2019a에 개발됨

R2024b: SIL 프로파일링 옵션이 제거되었습니다.

SIL 프로파일링 체크박스가 제거되었습니다. 이전 릴리스에서는 SIL 프로파일링을 활성화하면 프로파일링에 필요한 NVTX 라이브러리가 설치되었는지 확인했습니다. 프로파일링을 위해 NVTX 라이브러리를 설치할 필요가 없습니다.

참고 항목

앱

• GPU Coder

함수

• codegen | coder.checkGpuInstall

객체

• coder.gpuEnvConfig