OpenBLAS项目中使用flang-new编译器遇到的符号链接问题分析
问题背景
在编译OpenBLAS 0.3.27和0.3.29版本时,使用LLVM 19.1.1和20.1.0-rc1中的clang/flang-new工具链,虽然编译过程顺利完成且测试套件全部通过,但在生成的共享库中出现了几个意外的未定义符号。这些符号均以"_Fort"为前缀,包括_FortranAAssign、_FortranACharacterCompareScalar1等Fortran运行时相关函数。
问题表现
通过nm工具检查生成的libopenblas.so共享库时,可以观察到这些Fortran运行时符号被标记为未定义(U)。这在某些特定场景下会引发问题,特别是当该库被dlopen加载且未使用RTLD_LAZY标志时,系统会立即检查这些未定义符号,导致加载失败。
根本原因分析
经过深入调查,发现这个问题与构建系统的选择有关。当使用传统的gmake构建系统时,OpenBLAS的构建规则中有一个专门针对经典flang的特殊处理,但这个规则没有扩展到新的flang-new编译器。这导致在链接阶段,flang的运行时库(libFortranRuntime.a)没有被正确链接到最终的共享库中。
相比之下,使用CMake构建系统时则不会出现这个问题,因为它采用了不同的链接策略。值得注意的是,静态库版本(libopenblas.a)在任何情况下都只包含OpenBLAS自身的符号,因此总是需要额外链接其他依赖库。
解决方案
OpenBLAS项目团队已经通过PR #5138修复了这个问题。该修复确保在使用flang-new编译器时,Fortran运行时库会被正确链接到最终的共享库中。修复后,这些Fortran运行时符号将出现在共享库的符号表中,而不再是未定义状态。
技术细节
-
符号可见性:修复前,nm工具显示这些Fortran运行时符号为未定义(U);修复后,这些符号将显示为已定义(T)。
-
构建系统差异:
- gmake构建:需要特殊规则处理flang运行时链接
- CMake构建:自动处理依赖关系,不易出现此问题
-
运行时影响:这个问题在直接链接时通常不会显现,但在动态加载(dlopen)场景下可能引发问题。
最佳实践建议
-
对于使用flang-new编译器的用户,建议更新到包含此修复的OpenBLAS版本。
-
在依赖OpenBLAS的项目中,如果遇到类似的符号未定义问题,可以考虑:
- 检查构建系统是否正确处理了Fortran运行时依赖
- 确保使用一致的编译器工具链
- 在动态加载时考虑使用RTLD_LAZY标志
-
对于科学计算软件栈的构建者,建议全面测试各组件间的兼容性,特别是在混合使用不同编译器构建的组件时。
这个问题展示了在现代科学计算软件生态中,编译器工具链与数值计算库之间复杂的交互关系,也体现了OpenBLAS项目对多编译器支持持续改进的承诺。
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