首先我要感谢Matlab团队，尤其是Hu Halley和Erik。这是所有关于库包括如下。
setenv (“路径”,采用“路径”）”;cudapath \配件\ CUPTI \ lib64”]);
为什么“gpucoder。配置文件` example failed?
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我正试图分析gpu代码。首先，我尝试了这个例子
gpucoder.profile
．但它总是给出一个错误与一些SIL ServerPort如下。我的gpu设备是NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER。主机系统为windows10 64bit。我的Matlab版本是2021a。我的gpu设备有什么问题?有人能给我一些建议吗?
首先，建立一个
gpu_fftn
当前目录下的函数文件。
函数[Y] = gpu_fftn(X)
coder.gpu.kernelfun ();
Y = fftn(X);
结束
然后在Matlab提示窗口中运行下面的命令。
. cfg = code . gpuconfig (exe”）;
cfg.GpuConfig.MallocMode =“离散”；
gpucoder.profile (“gpu_fftn”,{兰德(4500 4)},“CodegenConfig”cfg,…
“CodegenArguments”，“- d profilingdir”，“阈值”, 0.001);
错误在几分钟后出现。
# # #开始'gpu_fftn'的静态执行
来终止执行:clear gpu_fftn_sil
UnknownServerPort_Diagnostics - 0
UnknownServerPort_Diagnostics - 1
UnknownServerPort_Diagnostics - 2
错误使用gpucoder。配置文件(line 41)
可以未从应用程序输出解析服务器端口号:
来手动测试启动可执行文件运行命令行:
C:\Users\psylab706\Documents\MATLAB\ZW\GPU\coder\profilingdir\sil\gpu_fftn.exe -port 0
利用1。
gpuDevice
> > gpuDevice
ans =
CUDADevice属性:
名称:“GeForce RTX 2060 SUPER”
指数:1
ComputeCapability:“7.5”
万博1manbetxSupportsDouble: 1
DriverVersion: 11.3000
ToolkitVersion: 11
MaxThreadsPerBlock: 1024
MaxShmemPerBlock: 49152
MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]
MaxGridSize: [2.1475e+09 65535]
SIMDWidth: 32
TotalMemory: 8.5899 e + 09年
AvailableMemory: 7.3862 e + 09年
MultiprocessorCount: 34
ClockRateKHz: 1650000
ComputeMode:“默认”
GPUOverlapsTransfers: 1
KernelExecutionTimeout: 1
CanMapHostMemory: 1
Device万博1manbetxSupported: 1
DeviceSelected: 1
checkGpuInstall
gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig;
gpuEnvObj。GpuId = 0;设备号为0，没有其他设备
gpuEnvObj。基本Codegen = 1;
gpuEnvObj。基本Codeexec = 1;
results = coder.checkGpuInstall(gpuEnvObj);
checkGpuInstall的结果:
兼容的GPU:通过
CUDA环境:通过
运行时间:通过
袖口:通过了
cuSOLVER:通过了
cuBLAS:通过了
基本代码生成:通过
基本代码执行:通过
结果=
结构体字段:
gpu: 1
cuda: 1
cudnn: 0
tensorrt: 0
basiccodegen: 1
basiccodeexec: 1
deepcodegen: 0
deepcodeexec: 0
tensorrtdatatype: 0
分析:0
我已经把我的nvidia驱动程序更新到最新版本了。
