ubuntu下UVM的编译及首个程序的验证

最新推荐文章于 2025-01-22 20:06:55 发布
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分类专栏： 数字IC工具篇
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/programmer_guan/article/details/113573252
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最近开始自学数字IC验证的内容，验证平台的环境安装、配置并不是很难，但是对于小白来说，独自摸索还真不容易。接下来我将步骤单独列出，供后续学习者参考。

  1. 准备UVM标准库文件，网上版本较多，我们以uvm-1.1d版本为例进行说明。UVM标准库文件已上传到优快云中[链接：https://download.youkuaiyun.com/download/programmer_guan/14991340]
  2. 把uvm-1.1d.tar.gz放在linux系统中进行解压。也可以在window系统下解压后上传到linux系统中。
  3. 打开.bashrc进行环境变量的配置
    gvim .bashrc#打开.bashrc
export UVM_HOME=/home/guanjw356/synopsys/uvm-1.1d#这里需要填写你解压文件的目录
source .bashrc#使配置生效
  4. 进入标准库文件自带的example目录，会发现Makefile.vcs文件，此文件对于所有验证平台通用，里面主要是对UVM库进行编译。但是要注意，并不能在此目录下此文件的编译。继续进入integrated/ubus/examples目录，此处才是UVM进行编译的目录,输入命令后运行若不报错则说明编译成功。
    make -f makefile.vcs
  5. 在我的Ubuntu系统中发现报错，修改如下：将前一个ma kefile.vcs中的部分配置内容修改如下，运行后正常。
    VCS =vcs -sverilog -timescale=1ns/1ns \
	-full64 -cpp g++-4.8 -cc gcc-4.8 -LDFLAGS -Wl,--no-as-needed\
	+acc +vpi \
	+defi
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芯片行业奋战十余年老兵，芯片大厂验证专家，多年面试官经验，面试官一对一助你转行芯片验证！更多学习视频关注B站 id:605762016 飞哥_芯。1：定义宏变量VCS = vcs。8：com 平台编译命令宏定义。3：编译软件vcs运行参数配置。4：dump 波形所需要的库。6：testcase0名称。7：testcase1名称。
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ubuntu安装H100的驱动
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### Ubuntu系统上安装NVIDIA H100驱动的指南 在Ubuntu系统上安装NVIDIA H100驱动需要确保系统的内核版本、CUDA版本以及驱动版本兼容。以下是安装NVIDIA H100驱动的相关步骤和注意事项。 #### 1. 系统准备 确保系统已更新至最新状态，并卸载任何旧版本的NVIDIA驱动： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' -y ``` 这一步可以避免旧版本驱动与新版本冲突[^1]。 #### 2. 添加NVIDIA图形驱动PPA源 为了获取最新的NVIDIA驱动版本，需添加官方PPA源： ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update ``` 此操作可确保能够访问最新的驱动版本信息[^3]。 #### 3. 安装适用于H100的NVIDIA驱动 根据NVIDIA官方文档，H100显卡通常需要使用较新的驱动版本（如535或更高）。执行以下命令以安装驱动： ```bash sudo apt-get install nvidia-driver-535 -y ``` 如果需要更高级别的驱动支持，可以通过NVIDIA官网查询推荐的驱动版本并手动下载安装[^2]。 #### 4. 安装必要的开发工具 为了支持CUDA和相关开发环境，建议安装以下依赖包： ```bash sudo apt-get install mesa-common-dev -y ``` #### 5. 配置内核模块 安装完成后，重新启动系统以加载新的NVIDIA驱动模块： ```bash sudo reboot ``` 重启后，可以通过以下命令验证驱动是否正确安装： ```bash lsmod | grep nvidia ``` 如果输出包含`nvidia_uvm`、`nvidia_drm`等模块，则说明驱动已成功加载[^3]。 #### 6. 验证驱动安装 使用`nvidia-smi`命令检查驱动状态： ```bash nvidia-smi ``` 若显示正确的驱动版本及GPU信息，则说明安装成功[^1]。 #### 7. 安装CUDA支持（可选） 如果需要使用CUDA进行深度学习或其他计算任务，可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA工具包并安装。例如： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.x/linux/ubuntu2204/cuda-repo-ubuntu2204_12.x-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204_12.x-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda -y ``` 注意：CUDA版本需与驱动版本匹配，具体要求请参考NVIDIA官方文档。 --- ### 注意事项 - 在安装过程中，如果遇到“Building kernel modules”错误，可能是由于内核头文件缺失或GCC版本不兼容。可通过以下命令安装内核头文件： ```bash sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) ``` - 如果需要编译安装GCC更高版本（如GCC 13），可以参考相关教程完成安装。 --- ### 示例代码 以下是一个简单的Python脚本，用于测试CUDA是否可用（需安装`torch`库）： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA is available! Current device: {torch.cuda.current_device()}") else: print("CUDA is not available.") ``` ---
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