大光叔叔的专栏

博客再一次搬家（好吧，其实是自己始终没坚持下去）。迁到优快云上的原因一是这里有关于CUDA的东西（以前在科学网和博客园上都木有），还有一个就是可以用Markdown。加上新学期，又有三分热血写博客了。在做GPGPU-Sim的这段时间内，经历了很多坎坷，自己也慢慢脱离了菜鸟阶段。也意识到以前想写《 GPGPU-Sim研究 》系列是多么的无知，所以改为《 GPGPU-Sim学习 》。这段时间内也碰见了

最近发现在sim的官网那个已经给出了安装好gpgpu-sim的虚拟机，也是大家的福音。请戳官网链接http://gpgpu-sim.org/，我的写一篇《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》 本阶段的主要任务就是安装GPGPU-Sim，安装步骤是从带我那个学长写的一篇日志里，加上我自己的安装过程中的一些体会。学长日志链接：http:/

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。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

最近在做一个观察实验，把L1 cache禁用以后，看看benchmark的IPC。在Sim 文档中并没有禁用L1 cache的描述，但是Sim的代码中却考虑到了这一因素，所以我们可以直接修改几行代码达到禁用L1 cache的效果。修改代码如下即可： gpu-cache.h class cache_config 将 bool m_disabled; 属性修改为 public。 shad

本部分内容分为以下几个部分：概括性地介绍GPGPU-Sim、学习GPGPU-Sim的建议步骤、部分资料概括性地介绍GPGPU-SimGPGPU-Sim，通过单线程方式模拟出GPU多线程运行效果，并输出统计数据，是当前比较流行的GPGPU模拟器。目前国内外相当一部分关于GPGPU的研究都是使用的GPGPU-Sim。GPGPU-Sim是用C语言实现的，使用者可以通过合理修改GPGPU-S

这是今天在群里有人问了这么一个问题 cudaMemcpyToSymbol可以将数据从host拷贝到global，cudaMemcpy也是从host到>global，这种情况下二个函数有什么区别吗？和各位大佬讨论一下后，和大家分享一下~首先，学到了cudaMemcpyToSymbol竟然还有将数据从host拷贝到global的功能，以前只用过这个函数拷贝constant memory。拷贝方式

序言GPGPU-Simer都应该体验过Sim在虚拟机中奇慢无比的速度，一个在真实环境下几ms就跑完的benchmark，在Sim下通常需要几十分钟到几小时。跑一次实验benchmark多了基本就得一天，比较浪费时间。 等待总是无聊的，本篇博客将给出我自己总结的几种加快Sim运行速度的解决方案。方案一：堆硬件ssd，加内存，上好CPU，使劲堆，有钱任性方案二：减少Sim输出输出信息打印出来是很耗时间

这是我本科毕设内容的一部分，内容是一篇论文中的一部分，仅供学习，欢迎拍砖如图，我们展示了CUDA应用程序在GPU和GPGPU-Sim下的编译运行过程。 CUDA应用程序分为device代码和host代码。当在GPU上编译CUDA应用程序时，nvcc编译器会将device代码和host代码区分开。device代码会被编译成ptx，再由ptxas编译成cubin.bin文件，最后再和host代码、l

GPGPU-Sim bypass