Likwid性能分析工具安装路径问题解析
2025-07-08 00:53:51作者:宣利权Counsellor
问题背景
在使用Likwid性能分析工具(版本5.3.0)进行编译安装时,用户可能会遇到一系列"cd: No such file or directory"的错误提示。这些错误发生在make install阶段,具体表现为安装脚本无法找到预期的库文件目录路径。
问题现象
在安装过程中,系统会报告类似以下的错误信息:
/bin/sh: line 30: cd: ../install/lib: No such file or directory
/bin/sh: line 31: cd: ../install/lib: No such file or directory
...
这些错误表明安装脚本在尝试进入../install/lib目录时失败。值得注意的是,即使用户预先创建了该目录,错误仍然存在。
根本原因
经过分析,问题的根源在于PREFIX变量的设置方式。当PREFIX被设置为相对路径(如../install)时,Makefile中的安装脚本无法正确处理路径转换。Likwid的构建系统在设计上要求PREFIX必须使用绝对路径。
技术细节
在Makefile中,安装过程会执行一系列cd命令和符号链接创建操作。当PREFIX是相对路径时,这些命令在执行时的当前工作目录可能与预期不符,导致路径解析失败。特别是以下类型的操作会受到影响:
- 库文件的安装和符号链接创建
- 头文件的安装路径解析
- 文档和配置文件的部署
解决方案
要解决这个问题,用户需要确保在config.mk文件中将PREFIX设置为绝对路径。例如:
PREFIX = /path/to/your/installation/directory
而不是使用相对路径:
PREFIX = ../install # 这种写法会导致问题
最佳实践建议
- 路径设置:始终使用绝对路径定义PREFIX变量
- 目录结构:确保目标安装目录结构完整且具有适当的写入权限
- 构建顺序:遵循标准的构建流程(make distclean → make → make install)
- 环境检查:在安装前验证目标目录是否存在并可写入
总结
Likwid作为一款高性能的硬件性能监控和分析工具,其安装过程对路径设置有着严格的要求。理解并正确处理PREFIX变量的设置方式,可以避免安装过程中出现的路径相关问题,确保工具能够正确部署和运行。对于系统管理员和性能分析工程师来说,掌握这些安装细节有助于更高效地部署和使用Likwid工具集。
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
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 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 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 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 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
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