gem5学习（10）：创建一个简单的配置脚本——Creating a simple configuration script

目录

一、gem5 configuration scripts

1、An aside on SimObjects

二、Creating a config file

1、导入m5库和SimObjects

2、创建模拟系统

3、设置系统时钟

4、设置内存模拟方式

5、创建CPU

6、创建系统级内存总线

7、连接请求-响应端口

（1）An aside on SimObjects

8、连接其他端口

9、创建内存控制器并连接到内存总线

（2） Syscall Emulation vs Full System

10、创建进程

11、实例化系统并执行

12、实际仿真

13、检查系统状态

三、Running gem5

结果

ISAs和CPU types的其他说明

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官方教程：gem5: Creating a simple configuration script

教程（9）中已经完成了一个简单的模拟脚本，并首次运行了gem5。此时我们已经成功构建了带有可执行文件build/X86/gem5.opt的gem5。

本教程中的配置脚本将模拟一个非常简单的系统，只有一个简单的CPU核心。这个CPU核心将连接到一个系统级的内存总线。还有一个单独的DDR3内存通道，连接到内存总线。

一、gem5 configuration scripts

gem5二进制文件（gem5 binary）接受一个Python脚本作为参数，该脚本用于设置和执行模拟。在这个脚本中，可以创建要模拟的系统，并创建系统的所有组件，并为这些组件指定参数。然后，可以通过脚本开始模拟。

这个脚本完全由用户定义，可以选择使用任何有效的Python代码来编写配置脚本。gem5中附带了一些示例配置脚本，位于configs/examples目录下（但是部分已经被弃用，无法运行了）。这些脚本通常包含了各种选项的设置。本教程将从一个最简单的脚本开始，并逐步扩展。通过本节的学习，对模拟脚本的工作原理有一个大概的了解。

1、An aside on SimObjects

关于SimObjects的一点说明

gem5的模块化设计是围绕SimObject类构建的。模拟系统中的大多数组件都是SimObjects：CPU、缓存、内存控制器、总线等等（CPUs, caches, memory controllers, buses, etc）。gem5将所有这些对象从它们的C++实现导出到Python。因此，从Python配置脚本中，可以创建任何SimObject，设置其参数，并指定SimObjects之间的交互。

二、Creating a config file

说明：本文中使用的配置脚本在configs/learning_gem5/part1/目录中，名称为simple.py。

接下来就是配置文件的内容。

这只是一个普通的Python文件，将由gem5可执行文件中的嵌入式Python执行。因此，可以使用Python中可用的任何功能和库。

1、导入m5库和SimObjects

在这个文件中，首先要导入m5库和需要编译的所有SimObjects。

import m5
from m5.objects import *

2、创建模拟系统

接下来，将创建第一个SimObject：要模拟的系统。System对象是模拟系统中所有其他对象的父对象。System对象包含许多功能性（而非时序级别）的信息，例如物理内存范围、根时钟域、根电压域、内核（在全系统模拟中）等。要创建系统SimObject，只需像创建普通的Python类一样实例化。

system = System()

3、设置系统时钟

现在有了要模拟的系统的引用，可以设置系统的时钟。首先需要创建一个时钟域，然后在该域上设置时钟频率。设置SimObject的参数与在Python中设置对象成员完全相同，因此可以简单地将时钟设置为1 GHz。最后，需要为该时钟域指定一个电压域。由于目前不关注系统功耗，可以使用电压域的默认选项。

system.clk_domain = SrcClockDomain()
system.clk_domain.clock = '1GHz'
system.clk_domain.voltage_domain = VoltageDomain()

4、设置内存模拟方式

一旦有了系统，设置内存的模拟方式。除非在特殊情况下（快进和从检查点恢复），使用时序模式进行内存模拟几乎是标准做法。设置一个大小为512MB的单个内存范围，这是一个非常小的系统。在Python配置脚本中，当需要指定大小时，可以使用常见的语言和单位，如'512MB'。同样，对于时间，可以使用时间单位（例如'5ns'）。它们将自动转换为通用的表示形式。

system.mem_mode = 'timing'
system.mem_ranges = [AddrRange('512MB')]

5、创建CPU

现在可以创建一个CPU。从gem5中最简单的基于时序的X86 ISA CPU，即X86TimingSimpleCPU开始。该CPU模型会在一个时钟周期内执行每条指令，除了通过内存系统的内存请求。要创建CPU，只需实例化该对象即可。

说明：这个X86TimingSimpleCPU类的实现在/src/arch/x86/X86CPU.py中被定义，所以可以直接用来实例化。

system.cpu = X86TimingSimpleCPU()

如果我们想使用RISCV ISA，可以使用RiscvTimingSimpleCPU（已经定义并实现），如果想使用ARM ISA，可以使用ArmTimingSimpleCPU。但是在这个示例中，我们将继续使用X86 ISA。

6、创建系统级内存总线

（system-wide memory bus）

system.membus = SystemXBar()

7、连接请求-响应端口

现在有了一个内存总线，将CPU上的缓存端口连接到它上面。在这种情况下，由于要模拟的系统没有任何缓存，将I-cache和D-cache端口直接连接到内存总线上。在这个示例系统中，没有缓存。

system.cpu.icache_port = system.membus.cpu_side_ports
system.cpu.dcache_port = system.membus.cpu_side_ports

（1）An aside on SimObjects

连接内存系统组件时，gem5使用端口抽象。每个内存对象可以拥有两种类型的端口：请求端口和响应端口。请求从请求端口发送到响应端口，响应从响应端口发送到请求端口。在连接端口时，需要将请求端口连接到响应端口。

从Python配置文件中连接端口非常简单。只需将请求端口设置为响应端口，它们就会自动连接在一起。

system.cpu.icache_port = system.l1_cache.cpu_side

在这个示例中，CPU的icache_port是一个请求端口，缓存的cpu_side是一个响应端口。请求端口和响应端口可以在=的任一侧，进行连接。建立连接后，请求者可以向响应者发送请求。在gem5的Python配置中，

=操作符有一个有趣的特性，可以在一侧使用一个端口，而在另一侧使用一个端口数组。

system.cpu.icache_port = system.membus.cpu_side_ports

在这个示例中，CPU的icache_port是一个请求端口，membus的cpu_side_ports是一个响应端口的数组。在这种情况下，会在cpu_side_ports上生成一个新的响应端口，并将这个新创建的端口与请求端口连接起来。

更多端口说明：

gem5学习（7）：内存系统中创建 SimObjects--Creating SimObjects in the memory system-CSDN博客

8、连接其他端口

接下来，需要连接几个其他的端口，以确保系统能够正确运行。需要在CPU上创建一个I/O控制器，并将其连接到内存总线。此外，还需要将系统中的一个特殊端口连接到内存总线上。这个端口是一个仅用于功能的端口，允许系统读写内存。

将PIO和中断端口连接到内存总线是x86特定的要求。其他ISA（例如ARM）不需要这三行额外的连接。

system.cpu.createInterruptController()
system.cpu.interrupts[0].pio = system.membus.mem_side_ports
system.cpu.interrupts[0].int_requestor = system.membus.cpu_side_ports
system.cpu.interrupts[0].int_responder = system.membus.mem_side_ports

system.system_port = system.membus.cpu_side_ports

9、创建内存控制器并连接到内存总线

接下来，需要创建一个内存控制器并将其连接到内存总线。对于这个系统，使用一个简单的DDR3控制器，它将负责系统的整个内存范围。

system.mem_ctrl = MemCtrl()
system.mem_ctrl.dram = DDR3_1600_8x8()
system.mem_ctrl.dram.range = system.mem_ranges[0]
system.mem_ctrl.port = system.membus.mem_side_ports

完成了最后的连接后，就已经完成了模拟系统的实例化。系统应该如下图所示。

接下来，需要设置CPU要执行的进程。由于我们是在系统调用仿真模式（SE模式）下执行，只需将CPU指向编译后的可执行文件即可。

gem5已经附带了一个已编译的程序（tests/test-progs/hello/bin/x86/linux/hello），可以直接使用。该程序为一个简单的“Hello world”程序。或者用户可以指定任何为x86构建并进行静态编译的应用程序。

（2） Syscall Emulation vs Full System

gem5可以在两种不同的模式下运行，分别称为“系统调用仿真”模式和“完整系统”模式，也称为SE模式和FS模式。在完整系统模式下，gem5模拟整个硬件系统，并运行未经修改的内核。完整系统模式类似于运行虚拟机。

另一方面，系统调用仿真模式不会模拟系统中的所有设备，而是专注于模拟CPU和内存系统。系统调用仿真模式的配置更加简单，因为不需要实例化实际系统中所需的所有硬件设备。然而，系统调用仿真只模拟Linux系统调用，因此只模拟用户模式代码。

如果您的研究问题不需要模拟操作系统，并且需要更高的性能，应该使用SE模式。然而，如果您需要对系统进行高保真建模，或者像页表遍历这样的操作系统交互很重要，那么应该使用FS模式。

10、创建进程

首先，需要创建进程process（另一个SimObject）。然后，将进程的命令设置为要运行的命令。这是一个类似于argv的列表，第一个位置是可执行文件，列表的其余部分是可执行文件的参数。然后，将CPU设置为使用该进程作为其工作负载，并在CPU中创建功能执行上下文。

binary = 'tests/test-progs/hello/bin/x86/linux/hello'

# for gem5 V21 and beyond
system.workload = SEWorkload.init_compatible(binary)

process = Process()
process.cmd = [binary]
system.cpu.workload = process
system.cpu.createThreads()

11、实例化系统并执行

最后，需要实例化系统并开始执行。首先，创建Root对象。然后，实例化仿真。实例化过程会遍历在Python中创建的所有SimObjects，并创建对应的C++对象【进一步理解：Gem5的实例化过程会遍历所有在Python中创建的SimObjects，并为每个SimObject创建对应的C++对象。这个过程通过调用每个SimObject的构造函数来完成。构造函数是一个特殊的方法，用于初始化对象并设置其属性。在构造函数中，gem5会根据SimObject的定义，初始化C++对象并将其与相应的SimObject关联起来。】。

需要注意的是，不必先实例化Python类，然后将参数显式指定为成员变量。也可以将参数作为命名参数传递，就像下面的Root对象一样。

root = Root(full_system = False, system = system)
m5.instantiate()

12、实际仿真

gem5现在使用的是Python 3风格的打印函数，因此print不再是一个语句，而是必须作为函数调用。

print("Beginning simulation!")
exit_event = m5.simulate()

13、检查系统状态

当仿真完成后，可以检查系统的状态

print('Exiting @ tick {} because {}'
      .format(m5.curTick(), exit_event.getCause()))

三、Running gem5

gem5可以接受许多参数，但只需要一个位置参数，即仿真脚本。因此，可以直接从gem5的根目录运行gem5。

build/X86/gem5.debug configs/learning_gem5/part1/simple.py

结果

ISAs和CPU types的其他说明

配置文件中的参数可以更改，从而产生不同的结果。例如，如果将系统时钟加倍，仿真的完成时间应该更快。或者，如果将DDR控制器更改为DDR4，性能应该会更好。

另外，可以将CPU模型更改为X86MinorCPU以模拟顺序执行的CPU，或者更改为X86O3CPU以模拟乱序执行的CPU。注意，X86O3CPU目前无法与simple.py一起使用，因为X86O3CPU需要一个具有单独的指令和数据缓存的系统。

gem5的所有BaseCPU都采用{ISA}{Type}CPU的命名格式。因此，如果想要一个RISCV的Minor CPU，可以使用RiscvMinorCPU。

The Valid ISAs are:

• Riscv——RISC-V（RISC Five）是一种基于精简指令集计算机（RISC）原则的开放指令集架构（ISA）。它具有可扩展性和可配置性，可以适应不同的应用和系统需求。RISC-V的架构是模块化的，提供了基本的指令集和可选的扩展指令集，可以根据需求进行定制。
• Arm——ARM（Advanced RISC Machines）是一种广泛使用的32位和64位指令集架构，被广泛应用于移动设备、嵌入式系统和低功耗应用。ARM架构具有高效的能耗管理和出色的性能，适用于广泛的应用领域。
• X86——x86是一种基于复杂指令集计算机（CISC）架构的指令集，主要用于个人计算机和服务器领域。x86架构最初由Intel开发，后来被AMD等公司广泛采用。x86架构具有广泛的软件支持和丰富的生态系统。
• Sparc——SPARC（Scalable Processor Architecture）是一种RISC指令集架构，最初由Sun Microsystems开发。SPARC架构在服务器和高性能计算领域具有一定的影响力，具备可扩展性和高性能特点。
• Power——Power架构（以前称为PowerPC）是一种RISC指令集架构，最初由IBM、Motorola和Apple共同开发。Power架构广泛应用于服务器、超级计算机和嵌入式领域，具有高性能和可靠性。
• Mips——MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages）是一种RISC架构的指令集，最初由美国斯坦福大学开发。MIPS架构在嵌入式领域被广泛采用，具有简单、高效的特点。

这些ISA之间的主要区别在于其指令集的设计和特点，包括指令的类型、寻址模式、寄存器数量、编码方式等

The CPU types are:

• AtomicSimpleCPU——这是一个简单的原子CPU模型，它执行指令的过程是原子的，不考虑任何流水线或乱序执行的优化。它适用于对性能要求不高的简单任务。
• O3CPU——这是一个乱序执行的CPU模型，它使用了乱序执行和流水线技术来提高指令级并行性和性能。O3CPU是gem5中最复杂和功能最强大的CPU模型之一，适用于需要较高性能的应用。
• TimingSimpleCPu——这是一个简单的时序CPU模型，它按照指令的顺序逐条执行，并考虑了指令之间的依赖关系和数据相关性。它适用于一些基本的仿真和性能评估。
• KvmCPU——这是一个基于内核虚拟机（KVM）的CPU模型，它利用硬件虚拟化技术将虚拟机监视器（VMM）的功能委托给底层的硬件，以提高虚拟机的性能。
• MinorCPU——这是一个简单的顺序CPU模型，它按照指令的顺序逐条执行，不使用乱序执行或流水线技术。MinorCPU适用于一些简单的仿真场景和教学目的。

这些CPU类型之间的区别在于它们的执行模型、性能特点和功能复杂性。