生成代码的GPU执行评测

此示例使用：

打开实时脚本

此示例演示如何使用gpucoder.profile以雾修正为例来说明这一概念。

先决条件

支持CUDA的NVIDIA®GPU。
NVIDIA CUDA工具包和驱动程序。
编译器和库的环境变量。有关支持的编译器和库版本的信息，请参阅万博1manbetx第三方硬件. 有关设置环境变量的信息，请参见设置必备产品s manbetx 845.
此示例的分析工作流取决于女教授NVIDIA提供的工具。在CUDA toolkit v10.1中，NVIDIA仅限制管理员用户访问性能计数器。要使所有用户都能使用GPU性能计数器，请参阅中提供的说明https://developer.nvidia.com/ERR_NVGPUCTRPERM.

验证GPU环境

要验证运行此示例所需的编译器和库是否正确设置，请使用coder.checkGpuInstall作用

envCfg=coder.gpuEnvConfig(“主持人”)；envCfg.BasicCodegen=1；envCfg.Quiet=1；coder.checkGpuInstall（envCfg）；

准备代码生成和分析

这个fog_.m函数将有雾的图像作为输入，并返回有雾的图像。要生成CUDA代码，请使用动态库创建GPU代码配置对象(“dll”)生成类型。因为gpucoder.profile函数只接受一个嵌入式编码器配置对象，即coder.EmbeddedCodeConfig即使埃科德未明确选择选项。

inputImage=imread('foggyinport.png'); 输入={inputImage}；设计文件名=“雾校正”; cfg=coder.gpuConfig(“dll”); cfg.GpuConfig.MallocMode=“离散的”;

生成执行分析报告

跑gpucoder.profile阈值为0.003，以查看SIL执行报告。阈值0.003只是一个代表性数字。如果生成的代码有很多CUDAAPI或内核调用，那么每个调用很可能只占总时间的一小部分。建议设置较低的阈值（介于0.001-0.005之间）以生成有意义的分析报告。不建议将“执行次数”值设置为非常低的数字（小于5），因为它不会生成典型执行配置文件的准确表示。

gpucoder.profile（设计文件名、输入、，...“CodegenConfig”，cfg，“门槛”, 0.003,“NumCalls”, 10);

###为“fog_矫正”启动SIL执行以终止执行：清除fog_矫正_SIL执行评测数据可供查看。打开模拟数据检查器。终止后执行评测报告可用。###为“fog_矫正”停止SIL执行

的代码执行分析报告`雾校正`作用

代码执行评测报告根据从SIL或PIL执行中收集的数据提供度量。执行时间根据添加到SIL或PIL测试线束或为每个组件生成的代码内的仪器探头记录的数据计算。有关更多信息，请参阅查看执行时间（嵌入式编码器）。这些数字具有代表性。实际值取决于您的硬件设置。此评测是在具有6核、3.5GHz Intel®Xeon®CPU和NVIDIA TITAN XP GPU的计算机上使用MATLAB R2020a完成的

1.总结

2.代码的概要部分

3.用于光纤陀螺校正的GPU配置跟踪

第3节显示了运行时高于阈值的GPU调用的完整跟踪“门槛”参数定义为一次运行（不包括第一次运行）的最大执行时间的分数。例如，对顶层的9次调用中雾校正函数，如果第三次调用占用的时间最长( $T$ ,太太)，则最长执行时间为 $T$ 毫秒。所有GPU调用占用的时间超过 $T H R E s H o L D * T$ 毫秒显示在本节中。将光标放在调用上会显示每个调用的其他相关非计时相关信息的运行时值。例如，将光标放在雾校正内核10显示该调用的块维度、网格维度和静态共享内存大小（以KiB为单位）。此跟踪对应于占用最长时间的运行。