gem5、McPAT和HotSpot的联合仿真实验教程

1. Gem5

Gem5由C++和 Python共同完成。可以在FS（full system）模式下模拟完整的系统，或是在SE（syscall emulation）模式下由模拟器提供系统调用模拟用户空间程序。

1.1 Gem5的安装

1.1.1 预装软件

（1）安装python

因为scons是用python写的，所以在使用scons之前，我们需要安装python。一般情况在你安装的系统中都已经有python，可以使用： python -V或者 python –version来查看你系统中的python的版本。

（2）在联网的情况下直接使用下列命令安装scons、g++、python-dev、libprotobuf-dev、libgoogle-perftools-dev。

sudo apt-get install scons
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install libgoogle-perftools-dev

在Ubuntu12.04安装python-dev可能会遇到依赖错误的问题，解决方法可以参考这个链接： http://blog.csdn.net/u013541140/article/details/51838485

（3）在网上下载以下安装包： protobuf-2.5.0.tar.gz、 pcre-8.38.tar.gz、 swig-2.0.7.tar.gz、 zlib-1.2.8.tar.gz、 m4-1.4.16.tar.gz，将这些安装包放到自己的目录下，例如：/home/jimmy/gem5/

解压缩以上的压缩包，并将文件夹重命名为：protobuf、pcre、swig、zlib、m4，按顺序依次进入每个文件夹内，按照一般软件的安装方法进行安装，即：

./configure
make
sudo make install

1.1.2 编译Gem5

到 http://repo.gem5.org/或者 http://download.csdn.net/detail/u013541140/9568720下载gem5-stable，解压到gem5里，重命名为gem5-stable，然后执行下列命令：

cd /home/jimmy/gem5/gem5-stable
mkdir build
scons build/X86/gem5.opt

1.1.3 运行例子程序

执行下列代码：

./build/X86/gem5.opt ./configs/example/se.py -c tests/test-progs/hello/bin/x86/linux/hello

当看到类似以下的输出内容时，证明Gem5已经安装成功。

info: Entering event queue @ 0.  Starting simulation...
info: Increasing stack size by one page.
Hello world!
hack: be nice to actually delete the event here
Exiting @ tick 3233000 because target called exit()

1.2 使用Gem5运行benchmark，得到相应的输出文件

这里我们选用全系统模式进行仿真，整篇文章中以fft为例。

到 http://gem5.org/Download下载Alpha和X86全系统文件的压缩包，然后在gem5-stable下新建dist文件夹，把这两个压缩包解压到dist文件夹里，然后把linux-x86.img修改为x86root.img。

到 http://parsec.cs.princeton.edu/下载PARSEC3.0，fft benchmark在parsec\ext\splash2\kernels\fft这个目录下。编译的过程参考： http://blog.csdn.net/caoyahong114/article/details/51654937

注意：fft benchmark必须在64位系统下编译，否则其在x86的全系统中模拟会报错。

（1）修改gem5的配置文件

修改gem5-stable/configs/common目录下的SysPaths.py文件，将dist的路径修改为自己的，例如：

path = [ '/dist/m5/system', '/home/jimmy/gem5/gem5-stable/dist' ]

（2）将benchmark和相应的输入文件mount到/mnt下

cd /home/jimmy/gem5/gem5-stable
sudo mount -o,loop,offset=32256 ./dist/disks/x86root.img /mnt
sudo mkdir /mnt/mybench
sudo cp benchmark/fft /mnt/mybench/

（3）将benchmark装载进磁盘后，一定要解除挂载

sudo umount /mnt/

（4）在目录gem5-stable/configs/boot下，添加benchmark的rcS文件。例如：fft.rcS。内容如下

#!/bin/sh
cd mybench
/sbin/m5 dumpstats 0 300000
/sbin/m5 resetstats 0 300000

echo ">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>"
echo "Running benchmark fft now ..."
./fft -m10 -p1 -n65536 -l4 -o
echo "Finish benchmark fft :D"
echo ">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>"

/sbin/m5 exit

（5）运行benchmark，执行下列的命令，等待几分钟

./build/X86/gem5.opt -r -d m5out/ configs/example/fs.py --kernel=x86_64-vmlinux-2.6.22.9.smp --caches --script=./configs/boot/fft.rcS

注意：这里的输出文件的目录是m5out/，我们是可以指定这个输出目录的。

（6）程序运行完以后，在目录gem5-stable/m5out下查看相应的输出文件。文件夹中有文件：config.ini 、 config.json 、 simout 、 stats.txt 、 system.pc.com_1.terminal，我们主要关注的是stats.txt，提取其中的信息。

2. gem5toMcPAT

对于gem5生成的stats.txt文件不能直接作为McPAT的输入文件，所以我们需要一些脚本进行中间转换，转变为McPAT可以识别的格式。

新建gem5tomcpat文件夹，进入该文件夹中，使用如下命令获取GEM5ToMcPAT

git clone https://bitbucket.org/dskhudia/gem5tomcpat.git

关于GEM5ToMcPAT的使用方法可以参见 https://bitbucket.org/dskhudia/gem5tomcpat

再在gem5tomcpat文件夹中新建fft文件夹。

我们通过设置dump可以得到多段stats的数值，但是GEM5ToMcPAT.py只能处理一段，所以我们可以将stats.txt进行分段。

下面是使用 Python语言写的可以进行分段的文件partition.py，放在gem5-stable/m5out文件夹里，代码如下：

# import re
# map(lambda i: file('%d.txt' % i[0], 'w').write(i[1]), enumerate(re.findall(r'(@?Finish &)', file('test01.txt').read(), re.S)))

#coding=gbk
f1 = file("stats.txt")
ss = "---------- Begin Simulation Statistics ----------"
sr = f1.read().split(ss)                      
f1.close()
for i in range(len(sr)):
    f = file("%d.txt" % i, "w")
    f.write(sr[i] if i == 0 else ss + sr[i])
    f.close()

然后执行python partition.py，通过上述脚本的处理，我们可以得到多个txt文件，将这些文件移动到gem5tomcpat/fft文件夹中。

至此，我们需要GEM5ToMcPAT进行转换，将txt文件转变为xml文件（xml文件即是mcpat可以识别的文件格式），下面使用shell脚本进行转换，例如fft.sh的内容如下：

#!/bin/bash

i=1
for i in {1..102}
do
    python GEM5ToMcPAT.py /home/jimmy/gem5/gem5tomcpat/fft/$i.txt /home/jimmy/gem5/gem5-stable/m5out/config.json x86.xml
    mv mcpat-out.xml /home/jimmy/gem5/gem5tomcpat/fft/fft_$i.xml
    let i=i+1
done

注意一：for i in {1..102}中的102要修改为自己分出的多个txt文件中最后一个文件的文件名。

注意二：这里的x86.xml是我们自己写的xml模板文件，用于提取stats中的信息。该文件基于template-xeon.xml模版文件，根据stats.txt和config.json进行修改和删除，需要使用

python GEM5ToMcPAT.py /home/jimmy/gem5/gem5tomcpat/fft/1.txt /home/jimmy/gem5/gem5-stable/m5out/config.json x86.xml

一次一次去试，一次一次去改，这是一个非常麻烦的过程。

然后我们就可以得到所有的xml文件。

3. McPAT

从官网 http://www.hpl.hp.com/research/mcpat/下载 mcpat，解压到自己的目录下，在make的时候可能会报错，这时我们需要安装以下的东西：

sudo apt-get install gcc-multilib
sudo apt-get install g++-multilib

然后make就可以通过了。接下来我们就可以使用mcpat进行实验了。

在mcpat文件夹里新建fft-results文件夹，然后将上述得到的xml文件作为输入文件，通过mcpat可执行文件就可以生成我们需要的功耗文件，即xxx.log文件。

将所有的xml文件转换为log文件的fft.sh的内容如下：

#!/bin/bash

i=1
for i in {1..102}
do
    ./mcpat -infile /home/jimmy/gem5/gem5tomcpat/fft/fft_$i.xml -print_level 5 > /home/jimmy/gem5/mcpat/fft-results/fft_$i.log
    let i=i+1
done

注意：这里的102指的是我们拥有102个xml文件，通过上述脚本的执行，将会产生102个xxx.log文件，接下来我们需要将所有的xxx.log文件合并为一个log文件。所用的脚本merge-fft.sh的内容如下：

#!/bin/bash

j=1
for j in {1..102}
do
	cat /home/jimmy/gem5/mcpat/fft-results/fft_$j.log >> /home/jimmy/gem5/mcpat/fft-results/fft.log
	let j=j+1
done

至此，我们就得到了fft.log文件。

4. McPAT2HotSpot

建立新的文件夹，命名为：mcpat2hotspot，将上述fft.log文件拷贝到该文件夹下。这里我们主要提取fft.log文件中的动态功耗，所以使用下面的脚本进行提取，其内容如下：

#!/bin/bash

cat /home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/fft.log | grep "Runtime Dynamic" > /home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/fft.txt
readf="/home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/fft.txt"
printf="/home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/fft_num.txt"

for (( i=1;i<=106;i=i+1 ))
    do 
        exp=$( head -n 40 $readf )
        echo -n "$exp" | sed -n '4p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '5p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '6p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '15p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '16p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '21p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '22p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '25p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '28p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '29p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '36p' | awk '{printf $4 "\t"}' >> $printf
        echo -n "$exp" | sed -n '37p' | awk '{printf $4 "\n"}' >> $printf
        tail -n +41 $readf > temp.txt
        cat temp.txt > $readf 
    done

rm -rf /home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/fft.txt
rm -rf /home/jimmy/gem5/mcpat2hotspot/temp.txt

这样我们可以得到fft_num.txt文件，然后将数据拷贝到excel中进行计算，就可以得到各个部件的功耗值。

5. HotSpot

从官网 http://lava.cs.virginia.edu/HotSpot/index.htm下载 HotSpot-6.0.tar.gz，解压到自己的目录下。

以上述得到的动态功耗文件作为输入文件，通过hotspot可执行文件，我们就可以得到各个部件温度的值。

在hotspot中默认的模型是block模型，我们可以指定模型，比如grid模型。

block模型：

./hotspot -c hotspot.config -f x86.flp -p fft.ptrace -o fft.ttrace

./hotspot -c hotspot.config -f x86.flp -p fft.ptrace -steady_file fft.steady

注意一：上述命令的x86.flp指的是版图文件，在hotspot中有默认的ev6.flp，但是我们需要自己的版图文件，所以我们可以根据fft.log文件中的各个部件的面积来计算每个部件的长、宽和坐标，自己规划版图。

注意二：fft.ptrace文件是我们从mcpat2hotspot得到的功耗文件在第一行加上部件名，fft.ttrace是瞬态时的温度文件，fft.steady 是稳态时的温度文件。

grid模型：

./hotspot -c hotspot.config -f x86.flp -p fft.ptrace -o fft.ttrace -steady_file fft.steady -model_type grid -grid_steady_file fft.grid.steady 
./grid_thermal_map.pl x86.flp fft.grid.steady > fft.svg
convert -font Helvetica svg:fft.svg fft.pdf

注意一：x86.flp是版图文件， fft.ptrace是功耗文件， fft.ttrace 是瞬态温度，fft.steady是稳态温度。

注意二：通过第二条语句我们可以生成一个fft.svg文件，这是一个中间文件。

注意三：通过第三条语句我们可以生成fft.pdf文件，该文件是一个彩色的温度分布图。

至此，gem5、McPAT和HotSpot的联合仿真就结束了。

参考： http://blog.csdn.net/caoyahong114/article/details/50955732

gem5、McPAT和HotSpot的联合仿真实验教程

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