Wild项目中的AArch64架构链接问题分析与解决方案
在开发Wild项目的过程中,我们遇到了一个关于AArch64架构下链接器错误的技术问题。这个问题涉及到GOT(Global Offset Table)内存分配不一致的情况,具体表现为链接器在分配.got段空间时出现了预期与实际值不匹配的错误。
问题现象
当尝试链接mold项目时,系统报告了以下错误信息:
Error: Unexpected memory offsets:
Part #5 (section `.got` alignment: 8) expected: 0x7907d0 actual: 0x7907b0 bumped by: 0x340 requested size: 0x360
这个错误表明在.got段的分配过程中,预期分配的内存地址与实际分配的内存地址存在0x20(32字节)的差异,这恰好对应4个GOT条目的大小。
问题根源分析
通过深入调查,我们发现问题的根源在于对TLS(Thread Local Storage)符号的处理上。具体来说,系统在处理_ZSt15__once_callable和_ZSt11__once_call这两个符号时,为它们分配了不必要的GOT条目:
- 对于每个符号,系统分配了:
- 1个GOT条目用于
GOT_TLS_OFFSET - 2个GOT条目用于
GOT_TLS_DESCRIPTOR
- 1个GOT条目用于
然而,实际上这些符号只需要GOT_TLS_OFFSET条目,因为它们是通过R_AARCH64_TLSIE_LD64_GOTTPREL_LO12_NC和R_AARCH64_TLSIE_ADR_GOTTPREL_PAGE21重定位类型引用的,这些类型只需要GOT_TLS_OFFSET条目。
技术背景
在AArch64架构中,TLS访问有三种主要方式:
-
传统TLS访问模型:
- 使用
GOT_TLS_OFFSET和GOT_TLS_MODULE组合 - 每个TLS符号被分配一个(module ID, offset)对
- 使用
-
TLSDESC模型:
- 使用
GOT_TLS_DESCRIPTOR - 更高效的TLS访问机制
- 使用
-
初始执行模型:
- 使用
GOT_TLS_OFFSET单独 - 适用于已知在执行时已加载的TLS变量
- 使用
在我们的案例中,系统错误地为只需要GOT_TLS_OFFSET的符号分配了额外的GOT_TLS_DESCRIPTOR条目,导致了内存分配不一致。
解决方案
经过分析,我们确定了以下解决方案:
-
精确匹配重定位类型与GOT条目需求:
- 对于
R_AARCH64_TLSIE_LD64_GOTTPREL_LO12_NC和R_AARCH64_TLSIE_ADR_GOTTPREL_PAGE21重定位,只分配GOT_TLS_OFFSET条目 - 不自动为这些符号分配
GOT_TLS_DESCRIPTOR条目
- 对于
-
保持ABI兼容性:
- 确保解决方案不影响现有的TLS访问ABI
- 支持混合使用不同TLS访问模型的情况
-
验证测试:
- 创建了最小化测试用例验证修复效果
- 确保修复不会引入新的回归问题
经验总结
这个问题的解决过程给我们带来了几个重要的经验教训:
-
链接器内存分配一致性:
- 必须确保符号解析、地址分配和实际写入三个阶段保持严格一致
- 任何不一致都可能导致难以诊断的链接错误
-
TLS处理复杂性:
- 不同架构和ABI对TLS的处理方式差异很大
- 需要仔细理解每种重定位类型的实际需求
-
调试技巧:
- 使用
WILD_SAVE_BASE隔离链接过程 - 通过打印关键路径信息定位问题
- 创建最小化测试用例验证假设
- 使用
这个问题最终通过精确匹配重定位类型与GOT条目需求得到了解决,确保了Wild项目在AArch64架构下的稳定链接能力。这个案例也展示了系统级软件开发中理解底层ABI和架构特性的重要性。
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