Vc 开源项目安装与使用教程
2024-09-27 04:37:31作者:贡沫苏Truman
1. 目录结构及介绍
Vc 是一个用于 C++ 的 SIMD(Single Instruction Multiple Data)向量类库,旨在通过提供高效的数据并行编程类型来简化对现代多核处理器的利用。以下是该仓库的基本目录结构及其简要说明:
.
├── cmake # CMake相关的脚本和配置文件
├── doc # 文档资料,包括Doxygen生成的API文档
├── examples # 示例代码,展示如何在实际中使用Vc
├── godbolt # 可能是用于在线编译器演示的示例
├── math # 数学相关功能实现
├── src # 核心源代码,包含Vc的主要功能实现
├── tests # 测试套件,确保代码质量
├── .gitignore # Git忽略文件配置
├── CMakeLists.txt # 主CMake配置文件,指导构建过程
├── CTestConfig.cmake # CTest配置文件,用于自动化测试
├── CTestCustom.cmake # 自定义CTest行为的配置
├── INSTALL # 安装指南或说明文档
├── LICENSE # 许可证文件,表明该项目遵循BSD-3-Clause协议
├── Makefile # 可能存在的传统Makefile,供特定环境使用
├── README.md # 项目的读我文件,包含关键信息和快速入门指南
└── scripts # 脚本集合,如构建辅助、版本管理等
2. 启动文件介绍
在Vc项目中,并没有明确指出“启动文件”这一概念,因为作为库,它不直接运行。但若要开始使用Vc,主要关注点在于你的应用主函数或入口点,以及如何包含Vc库到你的项目中。通常,在C++程序的主文件中引入必要的Vc头文件,例如#include <Vc/Vc>,然后就可以开始创建并操作SIMD向量。
3. 项目的配置文件介绍
CMakeLists.txt
项目的核心配置位于CMakeLists.txt文件,这指导着整个项目的构建过程。通过CMake,可以跨平台地设置编译选项、目标库、依赖项等。为了配置和构建Vc,你需要一个支持CMake 3.0及以上的环境。典型的构建命令流程涉及创建一个构建目录,初始化CMake,并执行构建命令,如:
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
你还可以通过CMake指定安装路径、是否构建测试等额外参数。例如,通过添加-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/install/path来改变默认安装位置。
其他配置
- 编译选项: 在CMakeLists.txt中,可以通过条件逻辑来适配不同的编译器和架构,确保Vc能够在支持AVX、SSE等各种SIMD指令集的CPU上编译。
- 测试与文档: 若要构建测试和生成文档,可在CMake调用时加入
-DBUILD_TESTING=ON和相应的文档生成步骤。
总之,Vc项目通过CMake进行灵活配置,无需单独的配置文件处理。开发者需通过CMakeLists.txt进行编译和构建配置,并在自己的应用程序中按需导入Vc提供的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
9
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878