GPGPU-Sim学习(二)(补充)gpgpu-sim官网所给虚拟机与自己所搭建虚拟机的使用感受

本文对比了GPGPU-Sim官方提供的虚拟机与自行配置虚拟机的区别,包括操作系统版本、CUDA版本等,并提供了问题解决方案。

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最近GPGPU-Sim的官网竟然给出了自己的虚拟机,这绝对是GPGPU-Sim学习者的最大福利了。因为安装sim的周期一般需要一个周,需要反复尝试很多次(20+),而且就目前我所遇见的simer,花这么多时间,50%安装失败了。好吧,一共只有六个人而已,可见这个仿真器在国内是多么的小众。

官网截图

偶然发现官网上的虚拟机,就赶紧下下来用了一下~下面是一些自己的使用感受

类别官方所给虚拟机自己配置的虚拟机
操作系统Ubuntu Desktop 14.04Ubuntu Server 10.04.4
cuda版本4.24.0
所使用的虚拟机VirtualBoxVmvare
是否安装NVIDIA driver
拷贝文件方式可以直接拖拽,比较方便使用xmanager会比较方便
虚拟机文件大小解压后7个多G解压后4G左右

大概想到的参数就这么多,下面是一些综合见解。
官方所给虚拟机
优点:无需安装,桌面版,无论是拖拽文件还是修改代码都比较方便,对linux的要求也不高。适合新手使用。
缺点:无法安装cuda 4.2版本的driver,缺少了编译CUDA程序所需的 libcuda.so 文件,会导致部分benchmark无法运行。而且Ubuntu版本较高,内核版本和一些库版本影响,部分较老的benchmark也无法运行。
自己配置的虚拟机
优点:体积小,压缩后不到2G。可以安装driver。
缺点:安装难度较大,对linux要求教高一些。

PS:官方所给虚拟机无法安装cuda4.2版本的driver,缺少了编译CUDA程序所需的 libcuda.so 文件,会导致部分benchmark无法运行。
问题解决办法:从自己配置的虚拟机里将libcuda.so、libcuda.so.1、libcuda.so.270.41.19(其实是同一个文件,后面两个是第一个的link)拷贝到官方所给虚拟机内,可解决该问题。libcuda.so下载链接

下面是两个虚拟机的使用截图
官方所给虚拟机
这里写图片描述
自己配置的虚拟机
这里写图片描述

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