GPGPU-Sim安装

Pre

GPGPU-sim 是一个模拟NVIDIA GPU的开发工具。

官方主页

我的安装环境

Ubuntu 14.04 x64

无NVIDIA显卡

Lenovo Y471A

CUDA Toolkit

安装

由于gpgpu-sim仅最高支持cudatoolkit4.0,所以不能下载太高版本的cuda,否则安装gpgpu时会提示”not tested”。

cuda4.0toolkit下载地址

经测试4.2不可以。

注意要下载两个文件,toolkit和sdk
    GPU Computing SDK - complete package including all code samples
    CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10

chmod a+x downloadfile给下载的文件加权限,然后sudo ./downloadfile执行安装,(如果不使用sudo权限系统会给出提示无法创建/usr/local/cuda的目录)

注意安装过程是否有错误出现,有的话自行google。

设置环境变量

在安装完成后,terminal最后会显示设置环境变量的文字。

这里给出我的设置

我修改的是~/.bashrc,64位和32位略有不同,注意看之前终端的提示文字:

export CUDAHOME=/usr/local/cuda
export CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_INSTALL_PATH/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_INSTALL_PATH/lib64:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_INSTALL_PATH/lib

GPU Computing SDK

安装

需要使用gcc-4.4和g++-4.4版本,太高的不行。所以先

sudo apt-get install gcc-4.4 g++-4.4

然后还要把默认的gcc和g++的链接改掉。

#备份原来的链接
sudo cp /usr/bin/gcc /usr/bin/gcc_back
sudo cp /usr/bin/g++ /usr/bin/g++_back
#使用新的链接
sudo ln -s gcc-4.4 gcc
sudo ln -s g++-4.4 g++

设置环境变量

export NVIDIA_COMPUTE_SDK_LOCATION=/home/find/NVIDIA_GPU_Computing_SDK

处理GPGPU-Sim的依赖

GPGPU-Sim是挂在github上的,依赖文件可以在github的项目README里看到。

//GPGPU-Sim dependencies
sudo apt-get install build-essential xutils-dev bison zlib1g-dev flex libglu1-mesa-dev
sudo apt-get install doxygen graphviz //GPGPU-Sim documentation dependencies
//AerialVision dependencies
sudo apt-get install python-pmw python-ply python-numpy libpng12-dev python-matplotlib 
//CUDA SDK dependencies (这条指令在实际输入的过程中会有提示无法找到libglut3-dev( unable to locate package libglut3-dev,应该将libglut3-dev改为freeglut3-dev)
sudo apt-get install libxi-dev libxmu-dev freeglut3-dev(libglut3-dev) 

设置环境

进入到下载gpgpu-sim的文件夹下,

//对于cuda/OpenCL的程序,这个指令更改LD_LIBRARY_PATH,使用gpgpu-sim
source setup_environment
make

若一切正常则可以成功的编译gpgpu-sim

benchmark测试

编译

benchmark也在github上,是一个单独的项目。

下载后进入文件夹

make -f Makefile.ispass-2009

如果有一些benchmark无法make成功,则将其注释掉,在Makefile.ispass-2009文件里注释。

确认在ispass2009-benchmarks/bin/release文件夹下有生成的可执行文件。

我的注释了AES、DG、WP三个,但是剩下的能编译成功,能运行的却只有CP。

配置文件

通过./setup_config.sh来查看有哪些配置文件可以使用,然后选择一个你要用的。

./setup_config.sh TeslaC2050

如果以后你想更换一下配置文件,首先应该输入

./setup_config.sh --cleanup

然后再次输入

./setup_config.sh <config_name>

运行

cd到你想要运行的benchmark下,

sh README.GPGPU-Sim

运行该工程。

注意查看终端中有没有提示error,一般一个项目会运行几分钟,不会立即停止。

Debug

如果你想要debugging simulator,应该使用debug模式

cd $GPGPUSIM_ROOT
source setup_environment debug
make clean
make
cd MUM
gdb –args 'cat README.GPGPU-Sim'

Reference

http://linux-article-collections.blogspot.com/2015/01/gpgpu-sim-installation.html

http://cs922.blogspot.com/2014/01/gpgpu-sim-is-tool-developed-for.html

注意查看benchmark下的README.ISPASS-2009,里面包括了很多东西。

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9 条回复

  1. 當我在GPGPU根目錄下面輸入source setup_environment release 出現錯誤

  2. whx@whx-desktop:/usr/GPGPU-sim/gpgpu-sim_distribution-master$ source setup_environment releaseGPGPU-Sim version 3.2.2 (build ) ERROR ** GPGPU-Sim version 3.2.2 not tested with CUDA version 7.5 (please see README)whx@whx-desktop:/usr/GPGPU-sim/gpgpu-sim_distribution-master$ make

    • Find说道:

      我在文章里面说过了哦,在安装部分:安装由于gpgpu-sim仅最高支持cudatoolkit4.0,所以不能下载太高版本的cuda,否则安装gpgpu时会提示”not tested”。

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