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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00