【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 StartedRust0212
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0137
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
774
5.07 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
872
2.01 K
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
468
461
Ascend Extension for PyTorch
Python
757
960
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
696
1.4 K
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++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
昇腾LLM分布式训练框架
Python
183
230
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.03 K
646