PARSEC是针对共享内存多核处理器(CPU)的一套基准测试程序,详细介绍见wiki:http://wiki.cs.princeton.edu/index.php/PARSEC,主要参考:http://www.cs.utexas.edu/~cart/parsec_m5/,下载parsec、inputs:http://parsec.cs.princeton.edu/download.htm

阅读此教程的前提是,你已经配置好全系统模拟环境。

首先,下载所需的PARSEC应用程序,这一步已经在配置全系统时完成,即磁盘镜像中根目录下的parsec文件夹。要想重新编译请看http://www.cs.utexas.edu/~cart/parsec_m5/,在http://parsec.cs.princeton.edu/download.htm下载的源文件是否需要对gem5-gpu做针对性的更改:未知,需要实验来给出结果。

其次,下载一个rcS生成器:http://www.cs.utexas.edu/~parsec_m5/writescripts.pl,这是一个Perl脚本,很多Linux发行版默认安装了Perl,只需赋予用户该文件的可执行权限即可,源文件的最后注明了用法。PARSEC wiki页面最后也有个别程序的用法。

可以看到生成了5个rcS脚本,命名格式为“benchName_threadsNumberc_input",其中input的含义:

test:尽可能小的输入,dev:我没看懂,small:真实输入,运行时间约1s,medium:真实输入,运行时间约5s,large:真实输入,运行时间约15s,native:真实输入,运行时间约15min。

rcS文件内容可供参考,参考其命令格式,可以通过运行 ./bench --help-all 查看程序的其他用法。

付用法,具体含义见源文件main.cpp

blackscholes;<nthreads> <inputdir>in_4.txt <inputdir>prices.txt;<nthreads> <inputdir>in_16.txt <inputdir>prices.txt;<nthreads> <inputdir>in_4K.txt <inputdir>prices.txt;<nthreads> <inputdir>in_16K.txt <inputdir>prices.txt;<nthreads> <inputdir>in_64K.txt <inputdir>prices.txt
bodytrack;<inputdir>sequenceB_1 4 1 5 1 0 <nthreads>;<inputdir>sequenceB_1 4 1 100 3 0 <nthreads>;<inputdir>sequenceB_1 4 1 1000 5 0 <nthreads>;<inputdir>sequenceB_2 4 2 2000 5 0 <nthreads>;<inputdir>sequenceB_4 4 4 4000 5 0 <nthreads>
canneal;<nthreads> 5 100 <inputdir>10.nets 1;<nthreads> 100 300 <inputdir>100.nets 2;<nthreads> 10000 2000 <inputdir>100000.nets 32;<nthreads> 15000 2000 <inputdir>200000.nets 64;<nthreads> 15000 2000 <inputdir>400000.nets 128
dedup;-c -p -f -t <nthreads> -i <inputdir>test.dat -o <inputdir>output.dat.ddp;-c -p -f -t <nthreads> -i <inputdir>hamlet.dat -o <inputdir>output.dat.ddp;-c -p -f -t <nthreads> -i <inputdir>medias.dat -o <inputdir>output.dat.ddp;-c -p -f -t <nthreads> -i <inputdir>mediam.dat -o <inputdir>output.dat.ddp;-c -p -f -t <nthreads> -i <inputdir>medial.dat -o <inputdir>output.dat.ddp
facesim;-h;-timing -threads <nthreads>;-timing -threads <nthreads>;-timing -threads <nthreads>;-timing -threads <nthreads>
ferret;<inputdir>corelt lsh <inputdir>queriest 1 1 <nthreads> <inputdir>output.txt;<inputdir>coreld lsh <inputdir>queriesd 5 5 <nthreads> <inputdir>output.txt;<inputdir>corels lsh <inputdir>queriess 10 20 <nthreads> <inputdir>output.txt;<inputdir>corelm lsh <inputdir>queriesm 10 20 <nthreads> <inputdir>output.txt;<inputdir>corell lsh <inputdir>queriesl 10 20 <nthreads> <inputdir>output.txt
fluidanimate;<nthreads> 1 <inputdir>in_5K.fluid <inputdir>out.fluid;<nthreads> 3 <inputdir>in_15K.fluid <inputdir>out.fluid;<nthreads> 5 <inputdir>in_35K.fluid <inputdir>out.fluid;<nthreads> 5 <inputdir>in_100K.fluid <inputdir>out.fluid;<nthreads> 5 <inputdir>in_300K.fluid <inputdir>out.fluid
freqmine;<inputdir>T10I4D100K_3.dat 1;<inputdir>T10I4D100K_1k.dat 3;<inputdir>kosarak_250k.dat 220;<inputdir>kosarak_500k.dat 410;<inputdir>kosarak_990k.dat 790
rtview;<inputdir>octahedron.obj -nodisplay -automove -nthreads <nthreads> -frames 1 -res 1 1;<inputdir>bunny.obj -nodisplay -automove -nthreads <nthreads> -frames 1 -res 16 16;<inputdir>happy_buddha.obj -nodisplay -automove -nthreads <nthreads> -frames 3 -res 480 270;<inputdir>happy_buddha.obj -nodisplay -automove -nthreads <nthreads> -frames 3 -res 960 540;<inputdir>happy_buddha.obj -nodisplay -automove -nthreads <nthreads> -frames 3 -res 1920 1080
streamcluster;2 5 1 10 10 5 none <inputdir>output.txt <nthreads>;3 10 3 16 16 10 none <inputdir>output.txt <nthreads>;10 20 32 4096 4096 1000 none <inputdir>output.txt <nthreads>;10 20 64 8192 8192 1000 none <inputdir>output.txt <nthreads>;10 20 128 16384 16384 1000 none <inputdir>output.txt <nthreads>
swaptions;-ns 1 -sm 5 -nt <nthreads>;-ns 3 -sm 50 -nt <nthreads>;-ns 16 -sm 5000 -nt <nthreads>;-ns 32 -sm 10000 -nt <nthreads>;-ns 64 -sm 20000 -nt <nthreads>
vips;im_benchmark <inputdir>barbados_256x288.v <inputdir>output.v;im_benchmark <inputdir>barbados_256x288.v <inputdir>output.v;im_benchmark <inputdir>pomegranate_1600x1200.v <inputdir>output.v;im_benchmark <inputdir>vulture_2336x2336.v <inputdir>output.v;im_benchmark <inputdir>bigben_2662x5500.v <inputdir>output.v
x264;--quiet --qp 20 --partitions b8x8,i4x4 --ref 5 --direct auto --b-pyramid --weightb --mixed-refs --no-fast-pskip --me umh --subme 7 --analyse b8x8,i4x4 --threads <nthreads> -o <inputdir>eledream.264 <inputdir>eledream_32x18_1.y4m;--quiet --qp 20 --partitions b8x8,i4x4 --ref 5 --direct auto --b-pyramid --weightb --mixed-refs --no-fast-pskip --me umh --subme 7 --analyse b8x8,i4x4 --threads <nthreads> -o <inputdir>eledream.264 <inputdir>eledream_64x36_3.y4m;--quiet --qp 20 --partitions b8x8,i4x4 --ref 5 --direct auto --b-pyramid --weightb --mixed-refs --no-fast-pskip --me umh --subme 7 --analyse b8x8,i4x4 --threads <nthreads> -o <inputdir>eledream.264 <inputdir>eledream_640x360_8.y4m;--quiet --qp 20 --partitions b8x8,i4x4 --ref 5 --direct auto --b-pyramid --weightb --mixed-refs --no-fast-pskip --me umh --subme 7 --analyse b8x8,i4x4 --threads <nthreads> -o <inputdir>eledream.264 <inputdir>eledream_640x360_32.y4m;--quiet --qp 20 --partitions b8x8,i4x4 --ref 5 --direct auto --b-pyramid --weightb --mixed-refs --no-fast-pskip --me umh --subme 7 --analyse b8x8,i4x4 --threads <nthreads> -o <inputdir>eledream.264 <inputdir>eledream_640x360_128.y4m
Benchmark input cpu_threads start_from sim_seconds ROI time cpu_threads start_from sim_seconds ROI time
blackscholes small 1   0.4799s  0.480s 2     0.24s
bodytrack       1.4s 1.4s        
canneal       0.774s 0.772s        
dedup       2.913s 2.912s        
facesim                  
ferret                  
fluidanimate       2.597s 2.6s        
freqmine       1.536s 1.54s        
rtview                  
streamcluster       2.532s 2.532s        
swaption                  
vips                  
x264       0.4699s 0.468s        

gem5-gpu 运行 PARSEC2.1的更多相关文章

  1. 指定GPU运行python程序

    一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBL ...

  2. 配置ubuntu16.04下Theano使用GPU运行程序的环境

    ubuntu16.04默认安装了python2.7和python3.5 .本教程使用python3.5 第一步:将ubuntu16.04默认的python2修改成默认使用python3 . sudo ...

  3. pytorch设置多GPU运行的方法

    1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed) 1)DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, de ...

  4. GPU运行Tensorflow的几点建议

    1.在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方 ...

  5. Ubuntu16.04 faster-rcnn+caffe+gpu运行环境配置以及解决各种bug

    https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种 ...

  6. Keras/Tensorflow选择GPU/CPU运行

    首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_B ...

  7. 使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践

    1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用, ...

  8. 深入GPU硬件架构及运行机制

    目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU ...

  9. 【OpenCV】OpenCV中GPU模块使用

    CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核 ...

随机推荐

  1. java动态代理中的invoke方法是如何被自动调用的

    转载声明:本文转载至 zcc_0015的专栏 一.动态代理与静态代理的区别. (1)Proxy类的代码被固定下来,不会因为业务的逐渐庞大而庞大:(2)可以实现AOP编程,这是静态代理无法实现的:(3) ...

  2. Vue - 动态绑定class

    <div :class="{active:item.index==1}" >  </div>

  3. 6(计算机网络) 交换机与VLAN

    拓扑结构是怎么形成的? 我们常见到的办公室大多是一排排的桌子,每个桌子都有网口,一排十几个座位就有十几个网口,一个楼层就会有几十个甚至上百个网口.如果算上所有楼层,这个场景自然比你宿舍里的复杂多了.具 ...

  4. 136、Java的内部类

    01.代码如下: package TIANPAN; class Outer { // 外部类 private String msg = "Hello World !"; class ...

  5. sqlserver 面试题

    1. --是查询A(ID,Name)表中第11至20条记录,ID作为主键可能是不是连续增长的列,完整的查询语句如下: SELECT TOP 10 * FROM dbo.Employee WHERE E ...

  6. HTTP报文结构及Cookie、session区别

    目录 万维网 HTTP超文本传输协议 特点 HTTP的报文结构. 下面介绍http请求报文最主要的一些特点 在服务器上存放用户的信息(Cookie) 实例: 工作原理: cookie中的主要内容: C ...

  7. Python字符串(一)

    一.get char 1.获取单个字符 字符串中的每一个字符都会对应一个唯一的下标(索引)用来表示字符串中的位置.下标从0开始依次增加:0对应的是第一个字符:也可以从从-1开始依次减小,-1代表最后一 ...

  8. python deepcopy的替代方案

    from copy import deepcopy import marshal import timeit from multidict import CIMultiDict def test_de ...

  9. Windows驱动开发-Device结构体

    每个驱动程序会创建一个或多个设备对象,每个设备对象都会有一个指针指向下一个设备对象 Device结构体源码 typedef struct DECLSPEC_ALIGN(MEMORY_ALLOCATIO ...

  10. Python学习第一课——if-else

    #if 基本语句 if 1==1: print("如果条件为真,if执行该语句") else: print("如果条件为假,if则执行这条语句") #if 多重 ...