GPGPU-SIM 使用篇

什么是GPGPU-SIM

• 簡單地說，GPGPU-SIM是一款仿真器，可以在CPU上仿真執行CUDA程序
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如何優雅地安裝GPGPU-SIM

依賴=>Spack

• GPGPU-SIM的手動安裝過程較為復雜，很容易因為依賴導致安裝失敗

• 強烈推薦通過Spack安裝

• 這里介紹參考上面的安裝方法

  • 在安裝好spack后，運行命令spack create gpgpu-sim 并修改內容為package.py
  • 運行命令spack install gpgpu-sim%gcc@7.5.0 ^ mesa~llvm

• docker 安裝

  dock pull gtyinstinct/gpgpu-sim:spack

如何優雅地使用GPGPU-SIM

依賴=>通過spack安裝GPGPU-SIM

GPGPU-SIM仿真需要在運行目錄下存在config文件，且每次運行過后都會有很多其他文件生成，導致文件混亂

單次仿真

• 為了解決上述問題，我寫了幾個腳本來在GPGPU-SIM上仿真程序

• 例如，你想使用RTX2060配置仿真，你的仿真程序為test.cu，你的Spack上CUDA版本為11.7，你需要通過nvcc編譯仿真程序，你的Spack上GPGPU-SIM為gpgpu-sim@4.0.1，那么你需要在run.sh中修改變量NAME=test、CONFIG=RTX2060、GPGPUSIM=gpgpu-sim@4.0.1、IFBUILD=1，CUDAVERSION=11.7，將test.cu放到${SRC}目錄下，并在終端中輸入如下命令

  或者你也可以將編譯好的程序放到${BIN}目錄下，并修改IFBUILD=0

  # pwd # **/SimpleUseGpgpuSim 確保當前目錄在SimpleUseGpgpuSim . run.sh

• 此時文件(your_dir)目錄結構為

  • bin 目錄存放編譯好或提前放置的可執行程序
  • sim 目錄存放每次仿真后GPGPU-SIM自動輸出的文件和指定的配置文件
  • out 目錄存放每次仿真后GPGPU-SIM的輸出信息
  |-- run.sh |-- src|-- test.cu |-- bin|-- test |-- sim|-- test_RTX2060_gpgpu-sim@4.0.1|-- ... |-- out|-- test_RTX2060_gpgpu-sim@4.0.1.txt

• 變量的使用詳見run.sh中的注釋

• run.sh

批量仿真

• 批量仿真基于單次仿真

• 假如你想仿真test1.cu和test2.cu程序，并希望使用GPGPU-SIM4.0.1版本仿真（需要Spack中存在以上版本），仿真配置為RTX2060或QV100，修改好的變量見batch_run.sh，并在終端輸入如下命令

  # pwd # **/SimpleUseGpgpuSim 確保當前目錄在SimpleUseGpgpuSim . batch_run.sh

• 得到的文件目錄結構和單次仿真一致

• batch_run.sh

• run_each.sh

如何優雅地構建GPGPU-SIM

依賴=>通過spack安裝GPGPU-SIM

例如，你修改了GPGPU-SIM的源碼，那么怎么通過Spack重新構建GPGPU-SIM？

• 可以通過syn_gpgpu_sim.sh完成一鍵重新構建

• 例如，你修改的GPGPU-SIM的路徑為~/gpgpu-sim，在syn_gpgpu_sim.sh修改GPGPUSIM_DIR=~/gpgpu-sim，并在終端輸入

  # pwd# **/SimpleUseGpgpuSim 確保當前目錄在SimpleUseGpgpuSim. syn_gpgpu_sim.sh

  注意需要運行命令 spack edit gpgpu-sim并修改為package.py

• 變量的使用詳見syn_gpgpu_sim.sh中的注釋

• syn_gpgpu_sim.sh

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GPGPU-SIM 使用篇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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