主要内容

表现

故障排除代码生成问题，改善代码执行时间并减少生成代码的内存使用情况

GPU CODER™生成的代码未按预期执行的一些最常见的原因是：

  • 库达®内核不是创建。

  • 主机到设备和设备可容纳内存传输（cudamcpy）是节流性能。

  • 没有足够的并行性或设备问题。

这些主题详细介绍了这些症状的共同原因，并描述了如何利用内置筛选器检测这些问题。您可以找到有关如何解决这些问题并生成更有效的CUDA代码的信息。

应用

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GPU编码器 从中生成GPU代码MATLAB代码
GPU环境检查 验证并设置GPU代码生成环境

功能

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代码根 从中生成C/C ++代码MATLAB代码
GPUCODER 打开GPU编码器应用程序
gpucoder.profile 为生成的CUDA代码创建执行配置文件报告
coder.gpu.kernel 映射的布拉格为了- 循环到GPU内核
coder.gpu.kernelfun 将映射到GPU内核的巴格马
coder.gpu.nokernel 巴格马禁用循环的内核创建

对象

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coder.gpuconfig 配置参数库达代码生成MATLAB使用代码GPU编码器
Coder.CodeConfig C/C ++代码生成的配置参数MATLAB代码
Coder.embeddedCodeConfig C/C ++代码生成的配置参数MATLAB代码嵌入式编码器
coder.gpuenvconfig 创建包含传递给参数的配置对象Coder.CheckgPuinstall用于执行GPU代码生成环境检查

话题