OpenBLAS在LoongArch64架构下使用Clang/Flang编译问题解析
背景介绍
OpenBLAS作为一款高性能的开源BLAS实现,支持多种处理器架构和编译器。近期在LoongArch64架构(龙芯3A6000处理器)上使用Clang/Flang编译器组合进行编译时,开发者遇到了两个主要的技术问题。本文将详细分析这些问题及其解决方案。
问题一:汇编语法兼容性问题
当使用Clang编译LoongArch64架构的汇编代码时,出现了语法解析错误。具体表现为在.end指令后跟随其他内容时,Clang的汇编器无法正确解析。
技术分析
在common_loongarch64.h头文件中,原有的宏定义将.end指令与GNUSTACK标记写在同一行,这种语法格式在GNU汇编器中是被允许的,但Clang的汇编器对此有更严格的语法要求。
解决方案
通过添加编译器判断条件,针对Clang使用简化的.end指令定义,而对其他编译器保持原有语法:
#ifdef __clang__
#define EPILOGUE .end
#else
#define EPILOGUE \
.end REALNAME ;\
GNUSTACK
#endif
这种修改既保证了Clang下的正常编译,又不影响其他编译器下的原有功能。
问题二:Flang编译器参数兼容性问题
使用Flang(LLVM的Fortran前端)编译时,遇到了-mabi=lp64d参数不被识别的问题。
技术分析
Flang作为LLVM项目的一部分,其命令行参数与传统的GNU Fortran编译器有所不同。-mabi参数是GCC特有的架构ABI指定参数,而Flang并不支持这一参数。
解决方案
在构建系统中添加对Flang编译器的特殊处理,避免向其传递不支持的参数:
- Makefile构建系统:在
Makefile.system中添加对-mabi参数的过滤 - CMake构建系统:在
cmake/fc.cmake中添加对LLVMFlang的条件判断
更深层次的Fortran编译问题
在解决上述问题后,编译过程中仍遇到了Fortran源文件(如slacon.f)的编译失败。这实际上是LLVM 18/19版本中的一个代码生成器缺陷,已在LLVM 20中得到修复。
技术建议
对于LoongArch64架构上的OpenBLAS构建,建议:
- 使用LLVM 20或更高版本的工具链
- 或者暂时使用GNU工具链(GCC+Gfortran)作为替代方案
总结
通过本文的分析和解决方案,开发者可以在LoongArch64架构上成功使用Clang/Flang工具链构建OpenBLAS。这为在该架构上使用LLVM生态提供了更多可能性,也为其他开源项目在LoongArch64上的适配提供了参考经验。
随着LoongArch生态的不断成熟和LLVM对LoongArch支持的完善,未来这类兼容性问题将会逐渐减少,为开发者提供更顺畅的跨平台开发体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
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