【亲测免费】 Linux环境下LLVM 6.0 + clang安装步骤
2026-01-28 04:22:21作者:裴麒琰
本文详细介绍了在Linux环境下安装LLVM 6.0和clang的步骤。LLVM是一个开源的编译器基础设施项目,而clang是LLVM项目中的一个C语言家族前端。通过本文的指导,您将能够在Linux系统上成功安装并配置LLVM和clang。
准备工作
-
确保系统联网:在安装之前,请确保您的Linux系统已经联网。本文使用的是在Windows 10环境下通过VMware 15虚拟机安装的CentOS 7系统。
-
下载所需tar包:安装过程需要三个tar包,分别是clang的源码包、动态测试工具包和LLVM的源码包。您可以从官网下载这些包,或者从提供的百度云链接下载。
安装步骤
1. 解压LLVM源码包
在root权限的根目录下创建一个名为llvmtest的目录,并将LLVM源码包移动到该目录下。使用以下命令解压文件并重命名为llvm:
tar -xvf llvm-6.0.0.src.tar
mv llvm-6.0.0.src llvm
2. 解压clang源码包
在解压后的llvm目录下有一个tools目录,将clang源码包移动到该目录下并解压,然后重命名为clang:
tar -xvf cfe-6.0.0.src.tar.xz
mv cfe-6.0.0.src clang
3. 解压compiler-rt源码包
在解压后的llvm目录下有一个projects目录,将compiler-rt源码包移动到该目录下并解压,然后重命名为compiler-rt:
tar -xvf compiler-rt-6.0.0.src.tar.xz
mv compiler-rt-6.0.0.src compiler-rt
4. 编译安装
确保您的Linux系统中已经安装了cmake。如果没有安装,请先安装cmake。然后,在解压后的llvm目录下新建一个名为llvm-build的目录,并进入该目录进行编译:
cmake -G "Unix Makefiles" -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=On -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../llvm
make install
编译过程可能需要两三个小时,请耐心等待。
5. 环境检测
编译安装完成后,可以通过以下命令检查环境是否安装成功:
llvm-config --version
clang --version
6. 用例测试
编写一个简单的C语言程序,使用clang进行编译。例如,编写一个名为hello.c的程序,内容如下:
#include <stdio.h>
int main() {
printf("Hello, World!\n");
return 0;
}
使用以下命令进行编译:
clang hello.c -o hello
./hello
如果程序成功运行并输出Hello, World!,则说明安装成功。
总结
通过以上步骤,您已经成功在Linux环境下安装并配置了LLVM 6.0和clang。希望本文对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust092- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
3步掌握Mermaid Live Editor:让图表创作效率提升10倍3个高效研究工具,让你的学术工作流提升80%效率3步搞定黑苹果EFI:OpCore Simplify如何革新你的配置体验如何使用密码安全检测工具提升系统防护能力零基础2024新版:3步打造专属微信群智能助手3个高效技巧:ChilloutMix NiPrunedFp32Fix让你快速生成超逼真图像3步解锁OpCore Simplify:告别OpenCore配置烦恼,新手也能轻松上手如何3秒提取屏幕文字?Windows OCR工具实战指南Linux Notion客户端:如何突破生态壁垒实现无缝集成AI建筑设计草图生成工具:用ChilloutMix NiPrunedFp32Fix释放创意潜能
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
696
4.5 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
561
687
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++
956
946
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
497
92
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
411
334
昇腾LLM分布式训练框架
Python
148
176
🎉 (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
1.6 K
937
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
338
387
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
139
221
暂无简介
Dart
942
235