继上次的翻车之后,我算是有了些经验,同时机器上也装了些共通的依赖库,由于上项目最后的错误解决不了就放那里了,开始搞一下这个项目,这和上一个项目的目的是一样的,都是借助GPU进行加速计算的可视化工具,但此项目是用netbeans开发的,在文件结构上要比上一个复杂的多,而且采用的是CMakeList.txt的方式,应该算比较正式的C++项目了吧。
库的本质上是一个可执行的二进制文件,但是它并不能独立的执行。简单的来说,就相当于一个仓库,把你已经写好的功能函数放到库中,然后后续需要时通过正确的接口去使用相应的功能,当然可以把库分享给别人也很方便。在Linux下分为静态库和共享库(也叫动态库),当然Windows下也有静态库(.lib)和动态库(.dll),这里主要是讲解Linux下的静态库和共享库,以及它们的简单实现。
在使用Maven时,有时会遇到jar包冲突的问题,也就是多个依赖中包含了同名的jar包,在编译或运行时会导致异常。
生成.o文件,对代码文件进行预处理、编译和汇编,相当于windows下生成目标文件obj
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第72天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的28天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
前言 《编译与链接过程的思考》 《静态库与动态库的思考》 在写完上面两篇思考之后,仔细研读《程序员的自我修养—链接、装载与库》,对编译、链接、装载、静态库和动态库有连贯的认知。 这种知识先在学校学习一遍,然后遗忘; 工作用到,百思不得其解; 然后再看书,才能深深记住和理解。 正文 机器指令 最初的机器指令,是使用纸带来记录; 当变更指令的时候,需要程序员重新计算每个子程序的跳转地址。这个操作就是重定位。 但是,如果有多条纸带,跳转更为复杂。 汇编语言 为了解决上面复杂的机器指令跳转,先驱者
链接是将各种代码和数据片段收集并组合为一个单一文件的过程,这个文件可以被加载到内存中执行。
1. 什么是gcc gcc的全称是GNU Compiler Collection,它是一个能够编译多种语言的编译器。最开始gcc是作为C语言的编译器(GNU C Compiler),现在除了c语言,还支持C++、java、Pascal等语言。gcc支持多种硬件平台。 2. gcc的特点 gcc是一个可移植的编译器,支持多种硬件平台。例如ARM、X86等等。 gcc不仅是个本地编译器,它还能跨平台交叉编译。所谓的本地编译器,是指编译出来的程序只能够在本地环境进行运行。而gcc编译出来的程序能够在其他平台进行运
对于一个程序,从编辑文本开始到可执行,到底需要经过哪些过程,编译的原理又是什么?今天我们就来聊聊C++源文件从文本到可执行文件的历程。
首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
现在我们知道了程序的编译链接是在翻译环境中进行的,接下来我们来探讨程序编译链接的具体过程。首先,我们来探讨编译,编译其实分为三个阶段,分别是:预处理(预编译)、编译、汇编。这三个阶段所执行的具体操作如下。
对于大型的工程项目,依赖许多人的配合,包含大量不同的代码库与服务,有的我们能够访问程序的源代码,有的可以访问程序的可重定位文件,有的可以访问到可执行文件及其环境,假如我们想在在不同的层面改变或者添加一些逻辑,操作系统、编译器以及程序语言、代码库等都提供了 一些机制使得 开发者可以 方便的 增加或替换代码逻辑,对于逻辑调试、测试、性能分析、版本兼容等都有比较好的效果。
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
在Linux操作系统中,一段C程序从被写下到最终被CPU执行,要经过一段漫长而又复杂的过程。下图展示了这个过程
段是程序的组成元素。将整个程序分成一个一个段,并且给每个段起一个名字,然后在链接时就可以用这个名字来指示这些段,使得这些段排布在合适的位置。
DCMAKE_BUILD_TYPE是Cmake配置层面上的东西。最终编译类型的相关配置会转化到g++编译选项上。
备注:已经装好cuda的请略过,往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则:安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住!重要的事情说三遍! 第一步: 安装文件的下载,直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。
S3C2440的CPU可以直接给SDRAM发送命令、给Nor Flash发送命令、给4K的片上SDRAM发送命令,但是不能直接给Nand Flsh发送命令
一.函数默认值 c++支持给函数的形式参数进行默认初始化,其规则为从右向左依此初始化。
在日常的应用程序开发过程中,我们很少需要关注软件的编译和连接过程,特别是对于常用的集成开发环境visual studio,它将编译和链接的过程封装起来,一步完成,称为“构建”。 但是在这样的开发过程中,我们往往依赖于集成开发环境的强大,而忽略了软件的运行机制和机理,导致对程序中的很多莫名其妙的错误无从下手,程序运行时的性能瓶颈分析也让我们束手无策,如果我们能够深入了解软件运行背后的机理以及支撑软件运行的各种平台和工具,那么解决这些问题相对来说就比较容易了。接下来让我们一起了解软件编译与链接的过程。
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题,避免重复踩坑。
objdump命令是Linux下的反汇编目标文件或者可执行文件的命令,它以一种可阅读的格式让你更多地了解二进制文件可能带有的附加信息。
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目,支持图片换脸和视频换脸,且不需要进行模型训练,是roop项目的迭代项目。
目录 前言 程序的翻译环境和执行环境 翻译环境 编译+链接 翻译阶段详解 预编译 编译 汇编 链接 运行环境 预处理详解 预定义符号 #define #define 定义标识符 #define 定义宏 宏定义计算弊端 #define 替换规则 #和## #的作用 ## 的作用 带副作用的宏参数 宏和函数对比 宏和函数优劣表 宏和函数命名约定 #undef 命令行定义 条件编译 条件编译类型 文件包含 头文件包含方式 嵌套文件包含 ---- 前言 ---- 本章主要讲解点: 代码编译链接变成可执行程序程序的
虚拟机栈:每次调用方法都会产生一个栈帧,每个栈帧中有方法的参数、局部变量、放出出口等信息,方法执行完成之后释放栈帧,每个线程都有自己的虚拟机栈,是线程私有的
新手拿到Jetson TX2,顺利用Jetpack刷机后,原本以为可以开心地耍起来,结果总是会遇到几个常见的问题
程序员编写的是源代码,而计算机运行的则是CPU能识别的机器指令,因此必须要有一系列工具或程序来将源代码转化为机器指令,这个转化的过程需要经历编译和链接两个主要阶段。所谓编译就是将源代码文件转化为中间的目标文件(Object file)。目标文件的后缀一般为.o。iOS系统的目标文件也是一种mach-o格式的文件,mach-o文件的头部结构体:struct mach_header中的filetype成员字段用来描述当前文件的类型,目标文件所对应的类型是MH_OBJECT。目标文件中的布局结构和内容和可执行文件中的布局结构和内容非常相似,编译后形成的目标文件中的代码段(__TEXT Segment)中的节(__text Section) 中的内容存放的是已经被编译为机器指令的二进制代码了。下面就是一个目标文件的布局结构:
其实被这个问题困扰了好久,不过秉承着三分钟热度的新年新气象,还是要多弄懂一点(⊙_⊙)ゞ
作者简介: 伟林,中年码农,从事过电信、手机、安全、芯片等行业,目前依旧从事Linux方向开发工作,个人爱好Linux相关知识分享。 原理概述 为什么要研究链接和加载?写一个小的main函数用户态程序,或者是一个小的内核态驱动ko,都非常简单。但是这一切都是在gcc和linux内核的封装之上,你只是实现了别人提供的一个接口,至于程序怎样启动、怎样运行、怎样实现这些机制你都一无所知。接着你会对程序出现的一些异常情况束手无策,对内核代码中的一些用法不能理解,对makefile中的一些实现不知所云。所以这就是我们
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
在介绍ELF文件之前,我们先看下,一个.c程序是如何变成可执行目标文件的。下面举个例子。
Keil C51是美国Keil Software公司开发的51系列兼容单片机的C语言软件开发系统。
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
我们在编写代码的时候经常用到已有的接口,他们是以库的形式提供给我们使用的,而常见形式有两种,一种常以.a为后缀,为静态库;另一种以.so为后缀,为动态库。那么这两种库有什么区别呢?
重定位表(Relocation Table)是Windows PE可执行文件中的一部分,主要记录了与地址相关的信息,它在程序加载和运行时被用来修改程序代码中的地址的值,因为程序在不同的内存地址中加载时,程序中使用到的地址也会受到影响,因此需要重定位表这个数据结构来完成这些地址值的修正。
作者知乎网址:https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
常用工具 我们首先列出一些在接下来的介绍过程中会频繁使用的分析工具,如果从事操作系统相关的较底层的工作,那这些工具应该再熟悉不过了。不熟悉的读者可以先看一下这里的简单的功能介绍,我们会在后文中介绍一些详细的参数选项和使用场景。 另外,建议大家在遇到自己不熟悉的命令时,通过 man 命令来查看手册,这是最权威的、第一手的资料。 ELF文件详解 ELF文件的三种形式 在Linux下,可执行文件/动态库文件/目标文件(可重定向文件)都是同一种文件格式,我们把它称之为ELF文件格式。虽然它们三个都是ELF文件格式
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/13222965520101023104745738/
在完成空间与地址的分配步骤之后,链接器就进入了符号解析与重定位的步骤,这也就是静态链接的核心作用; 在分析符号解析和重定位之前,首先让我们来看看“a.o”里面是怎么使用这两个外部符号,也就是说我们在“a.c”源程序里面使用了“shared”变量和“swap”函数,那么编译器在将“a.c”编译成指令时,它如何访问“shared”变量?如何调用“swap”函数? 使用objdump的-d参数可以看到“a.o”的代码反汇编结果: objdump -d a.o
今天翻翻老本,翻到一款上天入地的神器 —— readelf,据说用它可以拂开云雾,抽丝剥茧,去伪存真,深入其里。它就像一把精工刀,专用于对ELF格式文件进行外科手术般的解剖,今天我们来见识见识。
由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
重定位就是把程序的逻辑地址空间变换成内存中的实际物理地址空间的过程,也就是说在装入时对目标程序中指令和数据的修改过程。他是实现多道程序在内存中同时运行的基础.
最近因为项目上的需要,利用动态链接库来实现一个插件系统,顺便就复习了一下关于Linux中一些编译、链接相关的内容。
最近有一些riscv的项目做,虽然以前也用过例如k210之类的riscv架构的芯片,但是都止于能够做一些应用,并未特别关注其芯片的体系架构方面的东西,但是随着接触的芯片架构的种类的逐渐的增加,发现要想使用一款好芯片的,仅仅做上层应用并不能完全发挥出特定架构芯片的全部优势。比如aarch64的el层级和虚拟化的模型,mips的mmu特性,以及sparc的窗口寄存器等等,芯片架构的特点要是能够完全的发挥出来,写起应用起来,那真是觉得很爽的事情。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后,先安装自己显卡对应的驱动,在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时,选择 No。(这里是cuda自带的旧版本的驱动)。
由于RiscV和Rust都是比较新的两个东西,因此两个新的东西结合在一起就会发生很逆天的事情:Rust在Risc-V上不支持UEFI目标,同时Rust社区貌似没有什么issue讨论这个。
LLVM的编译过程相当复杂,iOS代码运行需要经过:预处理、编译、汇编、链接四个关键阶段,具体的流程如下图:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云