在iOS平台上构建Wasm Micro Runtime (WAMR) JIT编译器的技术实践
2025-06-08 10:15:12作者:宣利权Counsellor
背景介绍
Wasm Micro Runtime (WAMR)是一个轻量级的WebAssembly运行时,支持AOT(提前编译)和JIT(即时编译)两种执行模式。本文将重点探讨如何在iOS平台上成功构建并运行WAMR的JIT编译器功能。
构建挑战与解决方案
1. 系统函数兼容性问题
在iOS 11及以上版本中,system()函数已被弃用。当尝试构建WAMR JIT时,会在aot_compiler.c文件的aot_emit_object_file函数中遇到编译错误。解决方案是使用nftw()函数替代system()函数调用。
2. LLVM库的平台兼容性
构建过程中遇到的主要障碍是LLVM库的平台兼容性问题。错误信息表明构建目标为iOS,但链接的LLVM库是为macOS构建的。这是因为默认的LLVM构建脚本没有针对iOS平台进行专门配置。
正确的解决方法是使用特定的CMake参数重新构建LLVM:
cmake -G "Ninja" \
-DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES="armv7;armv7s;arm64" \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<PATH_TO_LLVM>/cmake/platforms/iOS.cmake \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DLLVM_BUILD_RUNTIME=Off \
-DLLVM_INCLUDE_TESTS=Off \
-DLLVM_INCLUDE_EXAMPLES=Off \
-DLLVM_ENABLE_BACKTRACES=Off \
[其他选项] \
<LLVM源码路径>
3. 运行时栈大小问题
在成功构建并部署到iOS设备后,可能会遇到".aot_stack_sizes"相关的运行时错误。这个问题在WAMR的主分支(main)中已经修复,但在某些发布分支(如release/1.3.x)中可能仍然存在。建议开发者使用主分支代码以获得最新修复。
构建流程优化建议
- 清理旧构建:在开始新构建前,删除core/deps/llvm目录
- 使用正确的构建脚本:对于macOS环境,应使用product-mini/platforms/darwin/build_llvm.sh
- 验证二进制架构:使用lipo工具检查生成的库文件架构
lipo -info /路径/到/libLLVMDemangle.a
性能考量
在iOS设备上使用JIT编译时需要考虑以下性能因素:
- 内存使用:JIT编译会增加内存消耗,需注意iOS应用的内存限制
- 编译延迟:首次执行时的编译时间可能影响用户体验
- 代码缓存:合理实现编译结果的缓存机制可提高性能
安全注意事项
在iOS平台上使用JIT功能需要特别注意:
- 代码签名:确保所有生成的代码都符合iOS的代码签名要求
- 内存保护:正确设置JIT生成代码的内存页权限
- 沙盒限制:遵守iOS应用沙盒的安全限制
结论
通过正确的LLVM配置和针对iOS平台的专门构建,可以在iOS设备上成功运行WAMR的JIT编译器功能。开发者应使用主分支代码以避免已知问题,并在性能和安全方面进行充分测试。随着WebAssembly在移动平台的普及,这种技术方案将为iOS应用带来更灵活的代码执行能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (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
1.13 K
631
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100