最近發現在sim的官網那個已經給出了安裝好gpgpu-sim的虛擬機，也是大家的福音。請戳官網鏈接http://gpgpu-sim.org/，我的寫一篇《GPGPU-Sim學習（二）(補充)gpgpu-sim官網所給虛擬機與自己所搭建虛擬機的使用感受》
本階段的主要任務就是安裝GPGPU-Sim，安裝步驟是從帶我那個學長寫的一篇日誌裏，加上我自己的安裝過程中的一些體會。學長日誌鏈接：http://blog.renren.com/blog/197495812/896874009
強烈建議各種軟件的版本、包括系統的版本完全按照本博客來（前後安裝了20多次的血淚史。。）
GPGPU-Sim應該算是一個很很小衆的軟件了，在網上也不太容易找到資料，因此，逐漸的摸索，終於安裝成功了。下面把步驟分享如下：（每一步驟之間最好重啓一下，或者退出重新登陸一下）。
第一步，安裝Linux。
我比較喜歡使用Ubuntu，所以下面的講解都是基於Ubuntu的，版本是Ubuntu 10.04 Server（ubuntu在10年不知發生了什麼，10.04下有四個版本，而10.10只有一個測試版，然後在11.04就換內核了，在這裏建議用ubuntuServer10.04.4，因爲其他版本有可能導致安裝失敗）。安裝過程沒啥太大的講究，這裏就是建議各位使用虛擬機，使用虛擬機的好處就是可以做快照，然後步步爲營，省得一旦出錯就亂了手腳。
在這裏注意的是，ubuntu安裝成功後千萬不要做更改軟件源一類能夠影響版本的舉動！
第二步，安裝CUDA。
我用的Server版本的Ubuntu直接帶有開發工具鏈，如果使用桌面版，還需要把開發工具鏈裝上，此外順便安裝一些CUDA所必須的庫。
$ sudo apt-get install build-essential libxi-dev libxmu-dev libglut3-dev
然後到CUDA網站上下載CUDA4.0，是的，我在強調4.0，GPGPU-Sim目前最高只支持到CUDA4.0。如果在NVIDIA網站上找不到4.0下載，可以直接通過百度搜索。下載Driver和ToolKit就行了，注意Toolkit一定要對應Linux的版本，比如，我現在使用的10.04 Server（64位版）就要下載Ubuntu-10.10-x64的Tool-kit。（文件名：cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run，對，你沒看錯，是ubuntu10.10，因爲官網上CUDA4.0對應的ubuntu版本就是10.10，能夠兼容10.04.4）
sudo sh cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
安裝Driver需要在純文本界面下進行，如果是Desktop版的，需要再啓動時進入grub，然後按e修改啓動項，只要在內核後面的參數中加入 text 參數，然後Ctrl + X啓動進入。
由於虛擬機肯定沒有CUDA顯卡，因此在安裝CUDA Driver的時候需要將檢查顯卡這步拿掉。安裝CUDA Driver的意義就是在於其中包含了編譯CUDA程序所必須的 libcuda.so 文件。（文件名：devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run）
sudo sh devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run -k $(uname -r)
安裝Tool kit沒啥特別的，各種默認即可。
別忘了安裝完畢，需要在~/.bashrc文件的末尾添加如下內容：
export CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_INSTALL_PATH/bin
#export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/software/gpgpu-sim/v3.x/lib/4000/release
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_INSTALL_PATH/lib64
其中第3行的內容是後面要用到的。另外，我將gpgpu-sim下載到了~/software目錄中，當然這個可以根據個人喜好隨意存放。
第三步，下載並準備gpgpu-sim
非常討厭的是gpgpu-sim沒有提供http或ftp的下載方式，需要通過git方式獲取。首先安裝git：
$ sudo apt-get install git
然後按照gpgpu-sim官方網站（http://www.gpgpu-sim.org）上的提示，輸入命令，下載gpgpu-sim：
$ git clone git://dev.ece.ubc.ca/gpgpu-sim
注意，教育網使用git可能存在問題，那隻能自己想辦法解決了。下載完成後目錄中多了一個叫gpgpu-sim的子目錄。裏面包含了三個子目錄，其中之一是v3.x，我們主要使用該目錄中的文件，其他兩個目錄可以忽略。
下面安裝gpgpu-sim官方手冊的指示安裝依賴庫：
$ sudo apt-get install xutils-dev bison zlib1g-dev flex libglu1-mesa-dev doxygen graphviz python-pmw python-ply python-numpy libpng12-dev
官網： gpgpu-sim.org
第四步，安裝GCC
是的，你也沒有聽錯，是得安裝GCC。這裏很搞笑，gpgpu-sim的程序在GCC 4.4.x編譯器下會報編譯器內部錯誤！無奈Ubuntu 10.04在apt-get中提供的gcc又只有4.4.x，所以我只能硬着頭皮裝最危險的GCC。gpgpu-sim中提到他們開發時使用的是4.5.1，那麼我也是用4.5.1，一定要求穩（我曾冒進的使用了4.7.2，發現GCC4.7跟CUDA存在兼容問題。。。）。
安裝步驟可以參照這篇博客：http://www.cnblogs.com/LitLeo/p/3534196.html
由於使用了虛擬機，這個過程比較緩慢，往往會持續7個小時之久。
安裝完成後，使用gcc -v命令測試一下版本號。
然後隨便找一個CUDA程序用nvcc編譯一下，結果發現報錯了，這是用nvcc默認只支持GCC 4.4及以下的編譯器，因此需要對/usr/local/cuda/include/host_config.h做一些修改，將第80行修改爲：
#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 5)
然後在此編譯該程序，就不會在出現錯誤了。
第五步：編譯gpgpu-sim
萬事俱備只欠東風了，我們已經做好了所有的準備工作，現在需要編譯gpgpu-sim了。
進入gpgpu-sim/v3.x目錄，使用如下命令編譯：
$ source setup_environment
$ make
$ make docs
整個過程應該在十分鐘左右。然後修改~/.bashrc中，把之前註釋掉的第三行拿掉註釋，把原來第4行註釋掉。
第六步：測試gpgpu-sim
我們使用在第四步末生成的CUDA程序，首先去gpgpu-sim/v3.x/comfig中把GTX480目錄下的所有文件拷到和那個CUDA程序同一個目錄下，然後運行那個CUDA程序（假設編譯後文件名爲cudatestapp）
./cudatestapp
會出現一大堆的信息，不用管他，只要不報錯，我們就成功了。
至此，gpgpu-sim安裝完畢