ULMBLAS 项目启动与配置教程
2025-04-24 05:26:21作者:史锋燃Gardner
1. 项目目录结构及介绍
ulmBLAS 是一个用于基本线性代数运算的C++库,其目录结构如下:
Arduino: 与Arduino相关的代码和示例。benchmark: 性能测试代码和结果。doc: 项目文档,包括API文档和论文。interface: 定义了ulmBLAS的接口。impl: 实现了ulmBLAS的各种算法。test: 测试代码,用于验证库的正确性。example: 例子代码,展示如何使用ulmBLAS。CMakeLists.txt: CMake构建系统的配置文件。config.h.in: 配置头文件模板。
每个目录下的文件都是该模块的一部分,用于实现、测试或展示ulmBLAS库的功能。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过CMakeLists.txt文件进行配置。这个文件是CMake构建系统的入口,它定义了项目的构建过程和依赖。
以下是一些基本的CMakeLists.txt配置:
cmake_minimum_required(VERSION 3.3)
project(ulmBLAS)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
# 添加库的源文件
add_library(ulmBLAS
interface/interface.cpp
impl/impl.cpp
# ...其他源文件
)
# 添加头文件目录
target_include_directories(ulmBLAS
PUBLIC
"$<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/interface>"
"$<INSTALL_INTERFACE:include>"
)
# 链接库
target_link_libraries(ulmBLAS
PRIVATE
# ...其他依赖库
)
# 安装规则
install(TARGETS ulmBLAS
EXPORT ulmBLASTargets
RUNTIME DESTINATION bin
LIBRARY DESTINATION lib
ARCHIVE DESTINATION lib/static
)
# 导出配置
export(TARGETS ulmBLAS
NAMESPACE ulmBLAS::
FILE ulmBLASTargets.cmake
)
# 包含配置
include(ulmBLASTargets)
要启动项目,您需要在项目根目录下创建一个新的构建目录,然后运行以下命令:
mkdir build && cd build
cmake ..
make
这将编译ulmBLAS库。
3. 项目的配置文件介绍
ulmBLAS的配置文件主要是config.h.in,它是一个CMake生成的配置头文件模板。这个文件包含了预定义的宏和参数,用于配置库的编译选项。
在构建过程中,CMake会根据config.h.in生成config.h文件,该文件包含如下内容:
#define ULMBLAS_VERSION_MAJOR 0
#define ULMBLAS_VERSION_MINOR 1
#define ULMBLAS_VERSION_PATCH 0
// ...其他配置宏
这些宏定义了库的版本信息和一些编译时选项,例如是否启用特定的功能或优化。
在安装或构建库时,CMake会自动处理这些配置文件,确保库按照用户的需求进行编译。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
93
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
724
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19