编译并行计算基准测试工具shoc踩坑记

今天新学到了一个测试GPU等并行计算架构算法效率的模型：roofline 我对此模型的理解基本上就是首先测试出设备在各种计算/访存比下的极限性能，然后将自己的算法与之对比，以判断还有没有改进的空间，画成图大概是这样的：

图中线条是极限性能（还没搞明白黑线红线是什么区别），各种点是文章中出现的CUDA kernel。点的位置越靠近线越说明达到了极限性能。

自己做测试还是麻烦。有一个做好了的开源基准测试工具shoc。然而由于代码老旧，编译踩了一些坑，记录如下：

• manjaro linux 20170606
• 默认编译器指向gcc 6.3.1，以便跟系统软件匹配，然而这个编译shoc时是用不到的
• gcc-4.9.3，装它就是为了给cuda 8用
• cuda 8.0
• GT750M显卡

1. nvcc一定要出现在PATH中。由于平时编译CUDA程序都用CMake或者nsight，不会手写nvcc命令，所以注意不到这东西不在PATH中。如果PATH中找不到nvcc命令，shoc的configure脚本不会报错，但是会自动屏蔽cuda代码；
2. 修改configure脚本，删去-gencode=arch=compute_13,code=sm_13等老旧设备相关代码，加入符合自己硬件的架构（这一点nvcc做的相当不智能）。cuda 8 碰到这些老旧硬件的命令会直接报错。
3. 有cuda 8在那里堵着，全套东西都要用gcc-4.9编译。修改环境变量CC,CXX：export CXX=/usr/bin/g++-4.9,export CC=/usr/bin/gcc-4.9
4. 此时虽然make命令会按照修改过的环境变量调用gcc-4.9，但nvcc仍然会顺着系统链接去找gcc-6.3，解决方法是继续修改configure脚本，在刚才删去compute_13的地方，加上-ccbin=/usr/bin/gcc-4.9，指定nvcc要编译C代码的话去找gcc-4.9； 此处安利一波CMake，如果设置了自定义编译器，CMake会自己处理好nvcc命令；
5. 如果你向我一样折腾了半天gcc版本问题，终于做完这一切再make时发现出了一堆关于c++11、string相关的链接错误，说明之前不小心用gcc-6.3编译的东西还在，make clean然后重来即可；
6. 其他步骤按configure --help和INSTALL.txt执行。