本帖最后由 蓝云风翼 于 -9-15 21:54 编辑
#define S_FUNCTION_NAME simuCuda /* Defines and Includes */
#define S_FUNCTION_LEVEL 2
#include "simstruc.h"
static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S)
{
ssSetNumSFcnParams(S, 0);
if (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) {
return; /* Parameter mismatch reported by the Simulink engine*/
}
if (!ssSetNumInputPorts(S, 1)) return;
if (!ssSetNumOutputPorts(S,1)) return;
ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1);
ssSetInputPortRequiredContiguous(S,0,1);
ssSetInputPortMatrixDimensions(S,0,120,160);
ssSetOutputPortMatrixDimensions(S,0,120,160);
ssSetInputPortDataType(S, 0, SS_UINT8);
ssSetOutputPortDataType(S, 0, SS_UINT8);
ssSetNumSampleTimes(S, 1);
ssSetOptions(S, SS_OPTION_EXCEPTION_FREE_CODE);
}
static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S)
{
ssSetSampleTime(S, 0, INHERITED_SAMPLE_TIME);
ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0);
//one time CUDA initialization
if(!InitCUDA()) {
ssPrintf("cuda initialization failed !!!\n");
}
}
//this function is called once for each input sample
static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid)
{
uint8 *x = (uint8*) ssGetInputPortSignal(S,0);
uint8 *y = (uint8*) ssGetOutputPortSignal(S,0);
processNewFrame(x, y);
}
static void mdlTerminate(SimStruct *S)
{}
/* Simulink/Real-Time Workshop Interface */
#ifdef MATLAB_MEX_FILE /* Is this file being compiled as a MEX-file? */
#include "simulink.c" /* MEX-file interface mechanism */
#else
#include "cg_sfun.h" /* Code generation registration function */
#endif
在上面的代码中无论是mdlInitializeSampleTimes或mdlInitializeSizes函数我们采用CUDA执行一个初始化的时间。对于数据样本我们调用CUDA函数的processNewFrame，这将反过来输入和输出GPU的参数
CUDA代码需要和Simulink程序在同一个源文件中。这种结合的源文件(支持CUDA + Simulink的S -函数)名为“simuCuda.cu”可以从MATLAB的内部使用下面的命令行编译，这将创建mex文件：simuCuda.mex32
nvmex -f nvmexopts.bat simuCuda.cu -IF:\cuda\include -I'F:\cuda\cuda sdk\common\inc' -LF:\cuda\lib -L'F:\cuda\cuda sdk\common\lib' -lcudart -lcutil32
注意: 你需要链接CUDA 的“include” 和 “library” , 使用 –L, -I and –l flags.
将相关您使用的 CUDA dlls(e.g. cudart.dll, cutil32.dll etc) 放到simuCuda.mex32 文件目录下
创建一个Simulink模型，并添加一个S -功能块。在块的参数提供的名称simuCuda。您现在可以运行模型，通过使用GPU观察所得的性能。
需要的工具：
nvmex.pl – copy this file to the MATLAB “bin” directory
·nvmex_helper.m
·nvmex.m
·nvmexopts.bat
(for Matlab a and up)
-9-15 21:37 上传
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cuda加速simulink
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