Kokkos项目在旧版Trilinos中使用GCC 12.3构建时的转义字符问题解析
问题背景
在构建2018年10月版本的Trilinos项目(基于Kokkos 2.7.00)时,使用GCC 12.3编译器遇到了一个特殊的构建错误。错误信息显示在生成的KokkosCore_config.h文件中出现了非预期的反斜杠字符,导致预处理指令无法正确解析。
错误现象
构建过程中编译器报错如下:
/global/homes/i/ikalash/MOR_Albany/Trilinos/build/KokkosCore_config.h:5:1: error: stray '\' in program
5 | \#if !defined(KOKKOS_MACROS_HPP) || defined(KOKKOS_CORE_CONFIG_H)
| ^
/global/homes/i/ikalash/MOR_Albany/Trilinos/build/KokkosCore_config.h:5:2: error: stray '#' in program
5 | \#if !defined(KOKKOS_MACROS_HPP) || defined(KOKKOS_CORE_CONFIG_H)
| ^
问题根源分析
-
Make版本差异:经过排查发现,问题与GCC编译器版本无关,而是与系统中使用的make工具版本有关。在make 4.3及以上版本中,处理配置文件时会错误地添加反斜杠转义字符。
-
历史修复:这个问题在Kokkos 3.2.00版本中通过PR #2972得到了修复,但2018年的Trilinos版本使用的是更早的Kokkos 2.7.00,因此不包含这个修复。
-
构建系统交互:该问题出现在Makefile构建系统生成配置文件的过程中,TriBITS构建系统本身并不直接导致这个问题。
解决方案
对于使用旧版Kokkos的用户,有以下几种解决方案:
-
应用历史补丁:手动应用Kokkos PR #2972中的修复,修改相关的Makefile配置逻辑。
-
使用较低版本make工具:在构建环境中使用make 4.2或更早版本可以避免这个问题。
-
环境变量调整:某些情况下,通过调整构建环境变量可以规避这个问题。
后续构建问题
在解决了转义字符问题后,用户还遇到了kokkos-kernels的构建错误,表现为:
packages/kokkos-kernels/src/CMakeFiles/kokkoskernels.dir/build.make:8787: *** target pattern contains no '%'. Stop.
这个问题与库路径配置有关,特别是与科学计算库(如libsci)的链接设置相关。通过适当调整环境变量和构建参数可以解决。
经验总结
-
在构建旧版本科学计算软件时,构建工具链的版本兼容性需要特别注意。
-
Make工具的行为在不同版本间可能有细微但关键的变化,可能影响复杂项目的构建过程。
-
对于历史版本的问题,查阅项目的问题跟踪系统和提交历史往往能找到相关修复和解决方案。
-
构建环境的一致性对于重现性问题排查非常重要,在不同机器上的构建结果差异可以提供有价值的线索。
这个问题展示了在HPC环境中维护长期软件栈时可能遇到的挑战,也体现了开源社区通过问题跟踪和修复积累知识的重要性。
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