STAR项目在Mac M1芯片上的编译问题与解决方案
2025-07-05 13:00:28作者:魏献源Searcher
背景介绍
STAR是一款广泛使用的RNA-seq数据比对工具,在生物信息学领域有着重要应用。然而,随着苹果公司推出基于ARM架构的M1/M2系列芯片,许多开源软件在移植过程中遇到了兼容性问题。本文将详细分析STAR在Mac M1芯片上的编译问题,并提供完整的解决方案。
问题分析
在Mac M1/M2设备上编译STAR时,主要会遇到以下几个关键问题:
- 架构不兼容:STAR默认配置是为x86_64架构编译,而M1/M2使用的是ARM64架构
- 编译器选项冲突:makefile中使用了x86架构特有的
-mavx2指令集优化选项 - 工具链差异:MacOS自带的date命令与GNU date参数不兼容
- 编译器版本:Homebrew安装的gcc版本(14.1.0)较新,可能与STAR代码存在兼容性问题
详细解决方案
1. 环境准备
首先需要确保系统环境配置正确:
# 安装Homebrew
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
# 配置Homebrew环境变量
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"
# 安装gcc编译器
brew install gcc
2. 获取STAR源代码
git clone https://github.com/alexdobin/STAR.git
cd STAR/source/
3. 修改编译配置
针对M1/M2芯片,需要修改makefile中的编译选项:
- 移除
-mavx2选项:这是x86架构特有的SIMD指令集,ARM芯片不支持 - 调整编译器路径:使用Homebrew安装的gcc而非系统默认编译器
4. 执行编译
使用以下命令进行编译:
make STARforMacStatic CXX=/opt/homebrew/bin/g++-14
5. 安装到系统路径
编译成功后,将可执行文件复制到系统路径:
cp STAR /usr/local/bin/
技术原理
-
ARM与x86架构差异:M1/M2芯片采用ARM架构,与传统的x86架构在指令集上有根本区别,导致部分优化选项不兼容
-
编译器工具链:Homebrew提供的gcc能够生成ARM64原生代码,而系统自带的clang虽然支持跨架构编译,但可能无法正确处理某些优化选项
-
SIMD指令集:AVX2是x86的向量化指令,在ARM上应使用NEON指令集替代,但STAR代码中这部分需要专门适配
进阶建议
- 对于长期使用,建议向STAR项目提交PR,增加对ARM64架构的官方支持
- 可以考虑使用Rosetta 2转译模式运行x86版本,但性能会有损失
- 监控STAR项目的更新,关注官方对ARM芯片的支持进展
总结
在苹果M1/M2芯片上编译STAR需要特别注意架构兼容性问题。通过调整编译选项和使用正确的工具链,可以成功构建原生ARM版本。随着ARM架构在桌面端的普及,相信更多生物信息学工具会逐步完善对ARM64的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660