先决条件

目标板要求

开发主机要求

创建文件夹并复制相关文件

以下代码行在主机上的当前工作文件夹中创建一个文件夹，并将所有相关文件复制到此文件夹中。如果无法在此文件夹中生成文件，请在运行此命令之前更改当前工作文件夹。

nvidiademo_setup（“nvidia_即将启动”）;

连接到NVIDIA硬件

支持包使万博1manbetx用TCP/IP上的SSH连接来执行命令，同时在Jetson或DRIVE平台上构建和运行生成的代码。将目标平台与主机连接到同一网络，或者使用以太网交叉网线直接将单板与主机连接。有关如何设置和配置主板的信息，请参阅NVIDIA文档。

要与NVIDIA硬件进行通信，请通过使用“创建实时硬件连接对象”驾驶（MATLAB编码器支持包为万博1manbetxNVIDIA Jetson和NVIDIA Drive Platforms）或杰森（MATLAB编码器支持包为万博1manbetxNVIDIA Jetson和NVIDIA Drive Platforms）功能。您必须知道目标板的主机名或IP地址，用户名和密码以创建实时硬件连接对象。例如，在第一次连接到目标板时，使用命令为Jetson硬件创建Live对象：

hwobj =杰森('jetson-tx2-name'那'ubuntu'那'ubuntu'）;

在硬件实时对象创建过程中，支持包执行硬件和软件检查、IO服务器安装，并收集目标上的外围信息。万博1manbetx此信息显示在命令窗口中。

同样，要为驱动器硬件创建实时对象，请使用命令：

hwobj = drive（“drive-px2-name”那'ubuntu'那'ubuntu'）;

在连接失败的情况下，Matlab命令行报告了诊断错误消息。如果连接失败，则最可能的原因是IP地址或主机名不正确。

在NVIDIA硬件上运行Linux命令

当成功连接到板时，可以使用板对象的系统方法，从MATLAB在NVIDIA硬件上执行各种Linux shell命令。例如，要列出目标板的home文件夹的内容，使用命令:

系统（hwobj，'ls -al〜'）;

硬件对象提供基本的文件操作能力。要将文件从主机传输到目标，请使用putFile（）实时硬件对象的方法。例如，转移test.txt.文件中的文件在当前文件夹中RemoteBuilddir.在目标板上使用命令:

putfile（hwobj，'test.txt'那'〜/ remotebuilddir'）;

要将文件从目标板复制到主机，请使用getFile（）硬件对象的方法。例如，

getfile（hwobj，“~ / remoteBuildDir /用法”那'。'）;

使用MATLAB编码器生成ARM CPU的C ++代码

这个例子用途myadd.m.，一个简单的向量添加，作为代码生成的入口点函数。

功能Out = MyAdd（Inp1，Inp2）％＃codegen.％简单矢量添加%版权所有2018-2021 The MathWorks，Inc。Out = inp1 + inp2;结尾

要生成可部署到NVIDIA目标的可执行文件，请创建用于生成可执行文件的代码配置对象。

cfg = coder.config（'可执行程序'）;cfg.targetlang ='c ++';

当不同目标有多个实时连接对象时，代码生成器会在为其创建最近的实时对象的目标板上执行远程构建。要选择用于执行远程生成的硬件板，请使用setupcodegencontext（）相应实时硬件对象的方法。如果仅创建一个实时连接对象，则无需调用此方法。

hwobj.setupCodegenContext；

要为DRIVE或Jetson平台创建配置对象并将其分配给硬件属性CFG.， 使用编码器。硬件功能。用'nvidia jetson'对于Jetson板和“NVIDIA驱动”用于驱动板。

cfg.Hardware=coder.Hardware('nvidia jetson'）;

要指定用于在目标板上执行远程构建过程的文件夹，请使用BuildDir财产。如果目标板上不存在指定的构建文件夹，则该软件将创建具有给定名称的文件夹。如果没有分配任何值cfg.Hardware.BuildDir，远程构建过程发生在最后一个指定的构建文件夹中。如果没有存储的构建文件夹值，则构建过程将在主文件夹中进行。

cfg.hardware.builddir =.'〜/ remotebuilddir';

习俗main.cpp.文件是在生成的代码中调用入口点函数的包装器。此主文件将包含前100个自然数的向量传递给入口点函数。主文件将结果写入myAdd.bin二进制文件。

cfg.customsource = fullfile（'main.cpp'）;

要生成C ++代码，请使用Codegen.功能并通过代码配置和输入的大小myadd.m.入口点函数。在主机上生成代码后，生成的文件将被复制并构建到目标板上。

Codegen（“-config”，cfg，“myAdd”那'-args',{1:100,1:100});

使用GPU编码器生成目标板的CUDA代码

验证目标板上的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功能。

%对NVIDIA驱动器硬件使用“驱动器”envCfg=coder.gpuEnvConfig(“杰森”); envCfg.BasicCodegen=1；envCfg.Quiet=1；envCfg.HardwareObject=hwobj；编码器。检查GPUInstall（envCfg）；

生成CUDA可执行文件

要生成可部署到NVIDIA目标的CUDA可执行文件，请创建用于生成可执行文件的GPU代码配置对象。

cfg = coder.gpuconfig（'可执行程序'); cfg.Hardware=coder.Hardware('nvidia jetson'）;cfg.hardware.builddir =.'〜/ remotebuilddir'; cfg.CustomSource=fullfile('main.cu'）;

某些NVIDIA平台（如驱动器PX2）包含多个GPU。在此类平台上，使用SelectCudadevice.GPU配置对象中的属性选择特定的GPU。

cfg.GpuConfig.selectCudDevice=0；

Codegen（“-config”，cfg，“myAdd”那'-args',{1:100,1:100});

在目标板上运行可执行文件

要在目标硬件上运行可执行文件，请使用运行应用程序（）硬件对象的方法。

pid=运行应用程序（hwobj，“myAdd”）;

或者，要运行可执行文件，请使用runExecutable ()硬件对象的方法。

exe = [hwobj.workspacedir'/ myadd.elf']; pid=运行可执行文件（hwobj，exe）；

从目标板验证结果

复制输出bin文件myAdd.bin在主机上的MATLAB环境中，并将计算结果与来自MATLAB的结果进行比较。财产workspaceDir包含路径Codegen.目标板上的文件夹。

暂停（0.3）；%以确保可执行文件完成执行。getfile（hwobj，[hwobj.workspacedir'/ myadd.bin']）;

MATLAB的仿真结果：

simOut=myAdd（0:99,0:99）；

在MATLAB中从目标读取复制的结果二进制文件：

fId = fopen (“myAdd.bin”那'r'); tOut=fread（fId，“双人”）;

找出MATLAB仿真输出与目标板输出之间的差异。

diff = simout  -  tout';

显示仿真输出和目标板输出之间的最大偏差。

fprintf（“MATLAB仿真输出与目标上输出的最大偏差为:%f\n”，最大值（差值（：）；

清理

要删除示例文件并返回原始文件夹，请调用清理功能。

清理