Slang项目编译问题:std::chrono缺失的解决方案与C++标准库演进观察
2025-06-17 05:41:49作者:齐添朝
问题现象
近期有开发者反馈,在使用Visual Studio 2022最新版本(17.13.0)编译Slang项目时,遇到了"std::chrono::high_resolution_clock未找到"的编译错误。该问题在Windows SDK 10.0.22621.0环境下复现,尽管项目已正确配置C++17编译选项。
技术背景
std::chrono是C++11引入的时间处理库,提供高精度计时功能。high_resolution_clock是该库中精度最高的时钟实现,常用于性能测量场景。在Slang编译器实现中,该时钟被用于代码生成阶段的性能分析。
问题根源
经过技术团队分析,此问题源于Visual Studio 2022最新版本对标准库实现的调整。值得注意的是:
- 在VS2022 17.9版本中编译正常
- chrono头文件本应通过其他标准库头文件间接包含
- 新版编译器可能优化了头文件包含关系,导致显式依赖暴露
解决方案
临时解决方案是在slang-compiler.h头部显式添加:
#include <chrono>
深层技术启示
- 标准库实现差异:不同编译器版本对标准库头文件的包含关系处理可能存在差异
- 显式优于隐式:即使标准允许间接包含,显式包含关键头文件是更健壮的编码实践
- 跨版本兼容性:项目维护需要考虑编译器版本演进带来的潜在影响
最佳实践建议
- 对于核心功能依赖的标准库组件,建议显式包含对应头文件
- 项目CMake/makefile中应明确标注最低支持的编译器版本
- 持续集成环境应包含多版本编译器测试矩阵
结语
这个问题反映了C++生态系统中一个典型挑战:标准规范与编译器实现之间的微妙差异。通过这次事件,Slang项目将进一步完善其跨平台编译的健壮性,为开发者提供更稳定的工具链支持。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147