最近做實(shí)驗(yàn)要搭建GPGPU-Sim環(huán)境，無奈這個軟件太過小眾，官網(wǎng)教程也不明確，百度只查到大光叔叔在2015年發(fā)的比較完整的安裝方法（大光安裝方法），但安裝的Ubuntu版本太過老舊，還是server版本，太不友好了。

遂谷歌之，找了幾個比較方法，折騰了大半天，最后終于在Ubuntu 18.04中安裝成功，事實(shí)證明Ubuntu版本不重要，主要是cuda和gcc、g++版本要安裝正確。現(xiàn)將完整步驟分享如下：

GPGPU-Sim（http://gpgpu-sim.org/ ） 用來評估GPU運(yùn)行一個應(yīng)用所需要的時鐘周期數(shù)。當(dāng)前GPGPU-Sim支持四種架構(gòu)：GTX480、QuadroFX5600、QuadroFX5800和TeslaC2050。

一、下載安裝NVIDIA CUDA 4.0

1.下載ubuntu linux 10.10 cuda toolkit和GPU Computing SDK code samples
Https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40
GPGPU-Sim只支持到cuda 4

2.安裝CUDA toolkit

chmod +x cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run sudo ./cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run

默認(rèn)安裝在/usr/local/cuda，不用管他，直接enter。

3.增加CUDA toolkit到～/.bashrc中，添加環(huán)境變量
.bashrc在根目錄下，是隱藏文件，按control+H可看到

echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

可用vim查看：

sudo vim ～/.bashrc

可看到底部兩行已加入路徑。

4.安裝GPU Computing SDK code samples

chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run sudo ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

默認(rèn)安裝在～/NVIDIA_GPU_Computing_SDK路徑中，不用管他。

5.安裝gcc-4.4和g+±4.4(CUDA 4.0只支持gcc版本到4.4）

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

由于Ubuntu 18.04自帶7.4.0版本gcc，所以無法安裝

可通過以下方法修改：

sudo vim /etc/apt/sources.list

底部增加兩行代碼，按I插入：

deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main universe deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-updates main universe

添加好后，按esc，然后按**:wq**，保存退出。
更新apt源：

sudo apt-get update

再重新安裝gcc-4.4和g++ -4.4就可以了

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

6.改變系統(tǒng)中的gcc/g++為gcc-4.4/g+±4.4

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 150 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.4 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 150 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.4 100

用update-alternatives選擇4.4版本：

sudo update-alternatives --config gcc

二、下載和安裝GPGPU-Sim

1.從GitHub下載GPGPU-Sim

sudo apt-get install git git clone https://github.com/gpgpu-sim/gpgpu-sim_distribution.git

2.安裝依賴

sudo apt-get install build-essential xutils-dev bison zlib1g-dev flex libglu1-mesa-dev sudo apt-get install doxygen graphviz sudo apt-get install python-pmw python-ply python-numpy libpng12-dev python-matplotlib sudo apt-get install libxi-dev libxmu-dev freeglut3-dev

3.添加CUDA_INSTALL_PATH到~/.bashrc中

echo 'export CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

4.編譯GPGPU_Sim

source setup_environment make make docs

make結(jié)束會出現(xiàn)錯誤

移除cuobjdump.l:109-111行：

sudo vim cuobjdump.l

再make就不會出現(xiàn)錯誤了

make

5.運(yùn)行GPGPU_Sim
我們先看看gcc、g++、cuda版本

gcc -v g++ -v nvcc --version

cuda程序示例：

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h>__global__ void kernel(void) {}int main() {kernel << <1, 1 >> > ();printf("Hello world!\n");return 0;}

保存為hello.cu格式。

終端運(yùn)行：

nvcc hello.cu -o hello.out

生成一個hello.out文件

./hello.out

但還不能運(yùn)行GPGPU_Sim，要將GTX480文件夾下的三個文件都復(fù)制到程序中。但我發(fā)現(xiàn)在其他的文件夾中不能激活GPGPU_Sim環(huán)境，有可能是沒有加到環(huán)境變量中的原因。所以我將剛才生成的hello.out文件復(fù)制到gugpu-sim_distribution文件夾下，并將/configs/GTX480中的三個文件復(fù)制出來。

在此路徑中運(yùn)行：

source setup_environment

./hello.out

會發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)一大堆信息，最后可以看到運(yùn)行時間，速率等信息，以及最后的輸出。至此，GPGPU_Sim安裝運(yùn)行完畢。

三、運(yùn)行ispass-2009 benchmarks

1.編譯運(yùn)行GPU Computing SDK code samples
進(jìn)入到/home/superlinc/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C中，直接make。
但會出現(xiàn)錯誤。

按網(wǎng)上教程步驟：

• 打開./C/common/common.mk，將$(RENDERCHECKGLLIB)放在${OPENGLLIB}前面

LIB += $(RENDERCHECKGLLIB) ${OPENGLLIB} $(PARAMGLLIB) $(CUDPPLIB) ${LIB} -ldl -rdynamic LIB += -lcuda $(RENDERCHECKGLLIB) ${OPENGLLIB} $(PARAMGLLIB) $(CUDPPLIB) ${LIB} LIB += $(RENDERCHECKGLLIB) ${OPENGLLIB} $(PARAMGLLIB) $(CUDPPLIB) ${LIB}

• 類似地，編輯./CUDALibraries/common/common.mk
• cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK
• 編輯Makefile。把CUDALibraries、OpenCL注釋掉
  
• make
• 所有的文件在~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release/里。
  
  按照上面的教程，我make還是會出先同樣的問題。

2.下載ispass-2009 benchmarks

cd /home/gpgpu-sim_distribution git clone https://github.com/gpgpu-sim/ispass2009-benchmarks.git cd ispass2009-benchmarks/

3.打開Makefile.ispass-2009，頂部加上環(huán)境變量
注意：不是bashrc，是Makefile.ispass-2009中加環(huán)境變量！！！

export CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda PATH=${CUDA_INSTALL_PATH}/bin:$PATH:/usr/bin:/bin NVIDIA_COMPUTE_SDK_LOCATION=/home/superlinc/NVIDIA_GPU_Computing_SDK

4.編譯

make -f Makefile.ispass-2009

會有很多編譯不了，注釋掉

#$(SETENV) make noinline=$(noinline) -C AES #$(SETENV) make noinline=$(noinline) -C DG/3rdParty/ParMetis-3.1 #$(SETENV) make noinline=$(noinline) -C DG #$(SETENV) make noinline=$(noinline) -C WP

可以編譯通過了

make -f Makefile.ispass-2009

生成的二進(jìn)制文件在…/bin/release/中。

5.激活環(huán)境，鏈接GPU配置文件

cd /home/gpgpu-sim_distribution source setup_environment cd ispass2009-benchmarks/ ./setup_config.sh GTX480

6.運(yùn)行基準(zhǔn)測試，比如NN

cd NN/ sh README.GPGPU-Sim

會有錯誤，gpuwattch_gtx480.xml找不到，不用管他。

至此，所有安裝完畢。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 18.04安装GPGPU-Sim，运行ispass-2009 benchmarks的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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