Omniperf下载安装与使用(基于ADM-Rocm环境)

Omniperf 下载安装与使用(基于ADM-Rocm环境)

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本实例的操作系统是Linux Ubantu。对于其他操作系统，需要根据情况使用shell命令行代码。

安装依赖：

Python (>=3.8)
CMake (>=3.19)
ROCm (>=5.7.1)

1.Python

下载conda环境，从conda中安装python3.8。建议直接使用python3.8，以免产生新版本不兼容的情况。使用以下代码在Linux系统中使用conda创建环境：
我的环境名是py38可以自行更改。

conda create --name py38 python==3.8

运行Python环境：

conda activate py38

2.cmake

cmake的下载只需要从包管理器获取即可。先使用以下代码更新包管理器，再下载cmake。

使用以下代码更新apt-get管理器：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
apt-get install cmake

cmake --version查看cmake版本，确保版本>=3.19

下载安装包

从以下链接下载 Omniperf 的安装包，使用这行代码：

wget https://github.com/rocm/omniperf/releases/download/v2.0.1/omniperf-v2.0.1.tar.gz

下载好后，将安装包 omniperf-v2.0.1.tar.gz 解压到当前路径：

tar xfz omniperf-v2.0.1.tar.gz

会获得一个名叫omniperf-2.0.1的安装文件夹，进入这个文件夹（注意之后的操作都应该在这个路径下执行）：

cd omniperf-2.0.1

安装

选择安装路径

我安装在根目录的/opt/omniperf/里，所以先创建好目录，并把目录权限设置为可读可写可执行（777）：

sudo mkdir /opt/omniperf/
sudo chmod 777 /opt/omniperf

将安装目录暴露为环境变量，方便后面安装：

export INSTALL_DIR=/opt/omniperf/

安装python依赖

注意要在先前创建的python==3.8的环境下运行以下代码：

python3 -m pip install -t ${INSTALL_DIR}/python-libs -r requirements.txt

这行代码会在${INSTALL_DIR}/python-libs目录下安装以下 python 库。

• astunparse==1.6.2
• colorlover
• dash>=1.12.0
• matplotlib
• numpy>=1.17.5
• pandas>=1.4.3
• pymongo
• pyyaml
• tabulate
• tqdm
• dash-svg
• dash-bootstrap-components
• kaleido
• setuptools
• plotille

通过 cmake 安装 omniperf (此时依然在omniperf-2.0.1/文件夹内)

创建cmake构建目录:

mkdir build
cd build

使用 cmake 安装 Omniperf.

cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${INSTALL_DIR}/2.0.1 \
        -DPYTHON_DEPS=${INSTALL_DIR}/python-libs \
        -DMOD_INSTALL_PATH=${INSTALL_DIR}/modulefiles ..

如果此时报错某个库缺失，<libs> = missing，这是因为 python 的依赖缺失，是 python 版本的问题，换 python==3.8 重来就行。若不报错，则运行下面这一行代码，安装 Ominiperf 。

make install

检查安装是否完成

检查安装文件

ls $INSTALL_DIR

这个文件夹内有以下三个文件夹，是 Omniperf 运行的依赖文件: modulefiles, 2.0.1, python-libs

先设置环境变量，我这里导出的是临时环境，因此每次打开服务器需要重复添加环境。

export PATH=$INSTALL_DIR/2.0.1/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$INSTALL_DIR/python-libs

which omniperf检查安装路径，输出该行路径：/opt/apps/omniperf/2.0.1/bin/omniperf

omniperf --version检查安装版本

输出：omniperf (v2.0.1)，这样就安装完成并可以使用啦。

运行

尝试运行

这一行代码表示了运行Omniperf的指令和需要添加的参数。

omniperf profile -n vcopy_all -- ./vcopy -n 1048576 -b 256

其中vcopy_all代表的是运行结果所在的文件夹，vcopy是你想测试的可执行文件。运行结果会出现在当前路径下一个名为workloads/的文件夹下，里面就有你想要的运行结果文件夹。

报错情况

若遇到报错，下面是一些典型报错的解决方案。

如果你遇到ERROR gfxXXX is not enabled in rocprofv1. Available profilers include: ['rocprofv2']，代表这个GPU架构下你只能使用v2的rocprof版本，使用这一行代码给v2版本添加临时环境变量。

export ROCPROF=rocprofv2

如果你遇到NameError: name 'Omniperf' is not defined. Did you mean: 'omniperf'?的报错，代表着你的python环境出现问题，像之前所说，你需要进入到python==3.8的环境中，启用你创建的3.8版本环境。

conda activate py38

ui可视化

你已经运行完毕，生成的结果被放在了当前路径下的workloads文件夹内，若需要进行ui显示，你可以找到你输出结果下的一个文件夹，这个文件夹的命名格式类似于MI300X_A1/ ，表示你运行Omniperf时的GPU架构名称，这个文件夹下有你的输出结果，包含一些.txt和.scv文件。

使用以下这一行代码将你的运行结果ui可视化。注意将文件夹路径改为你的文件夹路径。

omniperf analyze -p MI300X_A1/ --gui

这一行代码会在本地映射一个8050端口，运行成功后会显示一个带端口的URL，在你的浏览器就可以访问。若你的本地8050端口被占用，你可以在 --gui后面添加一个自定义的端口号，注意符合规范。

原文链接

Omniperf安装教程

（本篇将持续更新，若在使用Omniperf时遇到其他问题，欢迎在评论区留言，于2024年8月7日)