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要在全系统模式下运行基准测试，它们需要位于模拟系统可访问的磁盘镜像上（即磁盘必须由 Linux 或 Android 挂载）。如果有空间，您可以将基准测试放在您要启动的磁盘镜像上。要运行基准测试，您需要使用 gem5 终端，或者将一个 bash 风格的（.rcS）脚本参数传递给将要执行的仿真。有关详细信息和工具，请查看我们关于 M5 的 PARSEC 技术报告，以获取使用这些运行脚本在磁盘上运行基准测试的方法。

Rodinia中唯一在两种核心类型上同时进行大量工作的基准是heartwall（在gem5-gpu基准中可用）。我认为有可能修改一些Rodinia nocopy基准，以更好地进行重叠计算（例如反向传播），但我自己最近才开始研究这个问题。在全系统模式下运行的多处理器工作负载可能是获得并发CPU和GPU计算的最简单方法。

【代码】gem5-gpu教程 如何运行VSCode。

这里没什么修改得空间。

我已经实现了一个网格拓扑来连接cpu内核和GPU SM，并对VI_hammer*和网格文件进行了所有必要的更改。

DSENT是一种建模工具，旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络（NoC）的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型，并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数，DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型，并输出详细的功率和面积估计。

关于/usr/bin/ld: cannot find -l****解决。

总之，虽然gem5设计为可移植于多种类Unix系统，但现实中，最好在Linux或Mac OS X等当前主流平台上运行，以确保获得稳定和高效的支持。对于需要在Windows环境中使用gem5的用户，使用虚拟化软件如VirtualBox或VMware，运行Linux系统是最推荐的做法，这样可以规避许多潜在问题，充分利用gem5的强大功能。Linux：最佳支持平台，广泛的用户基础和活跃的开发社区。Mac OS X：良好的支持，建议使用MacPorts和系统默认编译器进行安装。其他Unix系统。

这并不像一组命令行参数那么简单。要使用gem5-gpu+garnet，您可能需要修改python配置脚本。问题是配置文件gem5-gpu/configs/gpu_protocol/VI_hammer_fusion.py指定了链接的intBW和extBW。看来Garnet不支持这一点。然而，似乎所有的链路都是相同的带宽，所以有可能一些不重要的链路（例如DMA）有一个未指定的带宽，如果你修复了这个问题，一切都会正常工作。

选择 FS 还是 SE 主要取决于具体的研究目标和应用场景。如果需要全面测试系统功能，FS 是更好的选择；如果只是想验证应用程序在用户态的行为，SE 更为高效。如果有更具体的场景或问题，如如何设置或使用这两种模式，欢迎随时询问！

本章详细介绍了如何设置gem5开发环境和构建gem5。

【代码】Gem5示例代码分析。

以前面的配置脚本为起点，本章将介绍更复杂的配置。我们将向系统添加一个缓存层次结构，如下图所示。此外，本章还将介绍如何理解gem5统计输出以及如何将命令行参数添加到脚本中。

两个重要的统计数据是sim_seconds（模拟的总模拟时间）、sim_insts（CPU提交的指令数）和host_inst_rate（告诉您gem5的性能）。此文件是模拟内容的最终版本。此文件中显示了每个模拟SimObject的所有参数，无论是在配置脚本中设置的还是使用的默认值。在模拟结束时，或者当发出特殊的统计数据转储命令时，所有SimObjects的统计数据的当前状态将转储到一个文件中。统计转储以---------- Begin Simulation Statistics ----------开头。

在本章中，我们将探讨如何使用gem5附带的默认配置脚本。gem5附带了许多配置脚本，使您能够非常快速地使用gem5。然而，一个常见的陷阱是在不完全理解所模拟内容的情况下使用这些脚本。在使用gem5进行计算机架构研究时，充分了解您正在模拟的系统非常重要。本章将引导您了解默认配置脚本的一些重要选项和部分。在最后几章中，您从头开始创建了自己的配置脚本。这非常强大，因为它允许您指定每个系统参数。然而，有些系统的设置非常复杂（例如，全系统ARM或x86机器）。

本章假设您已经使用gem5构建了一个基本的x86系统，并创建了一个简单的配置脚本。

这将GPGPU-Sim更新为与gem5-gpu兼容的最新版本。此版本是已知可用于gem5 gpu的最新版本。

我们正在分发一组适用于gem5 gpu的基准测试，包括：最小修改的Rodinia工作负载最小限度地修改Parboil工作负载*Rodinia无拷贝基准测试，省去了内存拷贝，而是依靠一致性在CPU和GPU之间传输数据*通过微基准测试揭开GPU微架构的神秘面纱。

这是当前gem5-gpu软件架构的示意图。

gem5-gpu 的一大贡献是允许用户灵活地定义 GPU 和 GPU-CPU 间的缓存一致性协议。此功能由 gem5 的 Ruby 模块实现，该模块使用 SLICC 语言定义一致性协议。更多信息请访问。

memory-modeling|Details on how memory is modeled in gem5-gpu====== gem5-gpu’s Memory Simulation ====== gem5-gpu, for the most part, eschews GPGPU-Sim’s separate functional simulation and instead uses gem5’s execute-in-execute model. Therefore, memory is up

【代码】gem5-gpu教程06 回归测试。