LLVM源码编译及调试
为了深入理解并实现LLVM源码的编译与调试,我们需要分步骤进行,源码源代逐一安装相关软件并配置环境。处理首先,后端后端安装cmake,源码源代这是处理java 动态代理 源码构建过程的核心工具。 在Linux环境下,后端后端我们可以使用tar命令来下载并解压cmake的源码源代安装包。具体的处理步骤是:访问cmake官网,下载cmake-3..0-rc2-linux-x_.tar.gz。后端后端
使用tar命令解压文件:`tar xf cmake-3..0-rc2-linux-x_.tar.gz`。源码源代
将解压后的处理文件移到/usr/share目录,并重命名为cmake-3..0-rc2-linux-x_以方便访问。后端后端
创建软连接,源码源代将cmake-3..0-rc2-linux-x_/bin/cmake移动到/usr/bin目录,处理vins 源码并重命名为cmake,确保它可以被直接调用。
然后,安装ninja,这是构建过程中高效的任务执行工具。使用git克隆ninja的源代码。
运行配置脚本以生成构建文件。
复制ninja到/usr/bin目录。
通过`ninja --version`检查ninja的安装情况。
接下来,安装Python、gcc和g++,这是构建LLVM环境的基本依赖。 之后,aidu源码安装LLVM。我们可以通过git克隆LLVM项目并进行配置、构建和安装。克隆LLVM项目。
指定版本(例如,基于特定版本)。
切换到项目目录并使用cmake进行配置。
使用预先选择的构建系统(如Ninja)和选项进行构建。
执行构建并使用ninja命令进行编译。
调试LLVM源码涉及查看支持的后端target、使用前端编译器(clang)生成LLVM IR、使用LLVM工具(如llc)进行调试、并使用graphviz生成可视化图表。 在调试过程中,transformerpytorch源码可以使用以下工具:查看各阶段DAG使用llvm-dis。
查看AMDGPU寄存器信息与指令信息使用llvm-tblgen。
通过上述步骤,您可以成功安装并配置LLVM源码的编译环境,并进行有效的调试与分析。javaå端主è¦åä»ä¹(javaå端工ä½)
Javaå端æ¯ä»ä¹
Javaå端æçå°±æ¯æå¡ç«¯ï¼æå¡ç«¯ä»£ç ä¸è¬è¿è¡å¨æå¡å¨ä¸ï¼ä¸è¬è¿è¡Javaç¨åºçæå¡å¨æ¯Linuxæå¡å¨ãjavaå端çå¼å人åéè¦ç¨Linuxéç¼åå¯ç§»æ¤ãå ·æè¯å¥½ææ¡£æ¯æç代ç æ¥å建ææ´æ°Webåºç¨ã
软件å¼ååå°ä¸»è¦åä»ä¹
软件å¼ååå°ï¼å端ç¨åºåï¼è¦è·æ°æ®åºæ交éï¼åæ°æ®çå¤çé®é¢ã
æ ¹æ®æ£å¨å¤ççåºç¨ç¨åºç大å°åèå´ï¼åå°å¼å人åè¦åçäºæ æå¾å¤§çä¸åãä½æ»ä½æ¥è¯´å·¥ä½äºé½æ¯å¯¹åºç¨ç¨åºä¸çä¸å¡é»è¾ï¼ä»¥åä»å端æååæ£ç´¢æ°æ®ã
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软件åå°å¼åç主è¦ææ¯åæè½ä¸¾ä¾ï¼ä»¥java为ä¾ï¼ï¼
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SpringMVCåºäºJavaå®ç°äºWebMVC设计模å¼ï¼è¯·æ±é©±å¨ç±»åçè½»é级Webæ¡æ¶ï¼å³ä½¿ç¨äºMVCæ¶æ模å¼çææ³ï¼å°Webå±è¿è¡è责解è¦ï¼
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MyBatisæä¹ å±æ¡æ¶æ¯æå®å¶åSQLãåå¨è¿ç¨ä»¥åé«çº§æ å°ãMyBatisé¿å äºå ä¹ææçJDBC代ç åæå¨è®¾ç½®åæ°ä»¥åè·åç»æéãMyBatiså¯ä»¥ä½¿ç¨ç®åçXMLæ注解æ¥é ç½®åæ å°åçç±»åãæ¥å£åJavaçPOJO为æ°æ®åºä¸çè®°å½ã
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JDBCï¼javaæ°æ®åºè¿æ¥ï¼ç¨äºæ§è¡SQLè¯å¥çJavaAPIï¼å¯ä»¥ä¸ºå¤ç§å ³ç³»æ°æ®åºæä¾ç»ä¸è®¿é®ï¼å®ç±ä¸ç»ç¨Javaè¯è¨ç¼åçç±»åæ¥å£ç»æãJDBCæä¾äºä¸ç§åºåï¼æ®æ¤å¯ä»¥æ建æ´é«çº§çå·¥å ·åæ¥å£ï¼ä½¿æ°æ®åºå¼å人åè½å¤ç¼åæ°æ®åºåºç¨ç¨åºã
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javaå端å¼åæ¯çº¯ç¨åºååï¼Javaå端å¼åæ¯ä¸ç§ä¸æ³¨äºæå¡å¨ç«¯åºç¨ç¨åºå¼åçèä¸ãJavaå端å¼å人å主è¦è´è´£è®¾è®¡åå¼åæå¡å¨ç«¯çåºç¨ç¨åºï¼å æ¬å¤çååå¨æ°æ®ãä¸å端åºç¨ç¨åºäº¤äºçã尽管Javaå端å¼åéè¦ææ¡ä¸å®çç¼ç¨æè½ï¼ä½ä¸ä¸å®éè¦æ为â纯ç¨åºåâï¼å 为è¿ç§å·¥ä½ä¹éè¦ç解ä¸å¡é»è¾åä¸å ¶ä»å¼å人åè¿è¡åä½ã
Javaå端å°åºæ¯å¨åä»ä¹ï¼å¦ä¹ Javaå¯ä»¥åç½ç«
Javaå¯ä»¥ç¨æ¥ç¼åç½ç«ï¼ç°å¨å¾å¤å¤§åç½ç«é½ç¨JSPåçï¼JSPå ¨åJavaServerPagesãå®æ¯ä¸ç§å¨æç½é¡µææ¯ï¼æ¯å¦æ们çæçï¼ä¸äºæ¿åºç½ç«é½æ¯éç¨JSPç¼åçã
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Javaåå®åä¸ååæ¯æç³»ç»ï¼è¿æAPP对äºæ´å¤çå¼å人åæ¥è¯´ï¼ä»ä»¬æ´å¤çæ¶é´æ¯è±å¨å¼åAPPä¸é¢ã
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Javaæ¯ä¸é¨çº¯ç²¹çé¢å对象çç¼ç¨è¯è¨ï¼æ以é¤äºåºç¡è¯æ³ä¹å¤ï¼å¿ é¡»å¾å¼æå®çoopç¹æ§ï¼å°è£ ã继æ¿ãå¤æãæ¤å¤è¿ææ³åãåå°çç¹æ§ï¼å¾å¤æ¡æ¶çææ¯é½ä¾èµå®ï¼æ¯å¦Springæ ¸å¿çIocåAOPï¼é½ç¨å°äºåå°ï¼èä¸Javaèªèº«çå¨æ代çä¹æ¯å©ç¨åå°å®ç°çã
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尽管ä¸äºå·¥å ·ä¼å¸®ä½ çæHTML代ç ï¼ä½è¿æ¯è¦çææ¯å¦titleï¼çãå¦æåçæä¸ä¸JSåCSSå°±æ´å¥½äºï¼é£ä¼ä½¿ååºç页é¢æ´å好ã
4ãæ°æ®åº
å端å¼åå ä¸äºä¸æ°æ®åºæ交éï¼æ以ææ¡Javaçæ°æ®åºæä½æ¯ä¸ä¸ªåºæ¬è¦æ±ãJavaæä½æ°æ®åºæ¶åå°çå 容æJDBCãJNDIãRMIãDAOçå 容ï¼å ¶ä¸ä½¿ç¨RMI+JDBCæ¯æ建javaæ°æ®åºå¼åçä¸ä¸ªå¸¸è§ç解å³æ¹æ¡ï¼èJNDIåæ¯å¯¹åç§èµæºçå®ä¹ã
5ãWebServer
çæä¸ç§WebServerï¼æ¯å¦ï¼TOMCATï¼RESINçãæ¨è¦çæå¦ä½åå¸ä½ çåºç¨ï¼å¦ä½å©ç¨WebServerçæ°æ®åºèµæºçã
6ãServlet
Servletææ¯æ¯Javaå端çéè¦ææ¯ä¹ä¸ï¼ä½ä¸ºJavaWebå¼åçæ ¸å¿ç»ä»¶ï¼Servletæ¿æ äºWebMVCç»æä¸çæ ¸å¿ä½ç¨ï¼åè½å¯¼èªï¼ã
ä¼ ç»çModel2ç»æï¼Servlet+JavaBean+JSPï¼è½ç¶å¨ç®åå·²ç»å¾å°ä½¿ç¨äºï¼ä½æ¯Webå¼åçåºæ¬ç»æä¾ç¶æ²¡ææ¹åãServletææ¯çåºç¨æ¶åå°Web容å¨ãä¼è¯ï¼HttpSessionï¼ãå®å ¨ãåæ¥ãWebåºç¨é¨ç½²çç¸å ³å 容ã
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çæä¸ç§æ¡æ¶å ¶å®æ¯javaç¨åºå¼åçä¸ç§å¯éç¥è¯ï¼ä½ç®åå¼åB/Sç»æçåºç¨çå¼åå°ç»ï¼é½å·®ä¸å¤ä¼éç¨ä¸ç§æ¡æ¶æ¥æ建èªå·±çåºç¨ç³»ç»ã
æ¡æ¶é½ä¼æ许å¤å¯éç¨ç代ç ï¼è¯å¥½çå±æ¬¡å ³ç³»åä¸å¡æ§å¶é»è¾ï¼åºäºæ¡æ¶çå¼åä½¿ä½ å¯ä»¥çåºå¾å¤çå¼åææ¬ãç®åæ¯è¾æµè¡çæ¡æ¶æStrutsåSpringçã
Spring+SpringMVC+MyBatisæ¯ç®åä¸ä¸ªæ¯è¾å¸¸è§çå端å¼åæ¹æ¡ï¼Springçåçå°±æ¯æ建äºä¸ä¸ªâä¸å¡ç»ä»¶å®¹å¨âï¼SpringMVCåæ¯WebMVCçä¸ä¸ªå ·ä½å®ç°æ¡æ¶ï¼èMyBatisåæ¯ä¸ä¸ªåºäºDAOçå®ç°æ¡æ¶ã
ä»æ§è½çè§åº¦æ¥è¯´ï¼Springæ¯EJBçè½»é级解å³æ¹æ¡ï¼å¾å°äºå¹¿å¤§Javaç¨åºåç欢è¿ã
hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
hdl_graph_slam源码解读(八):后端优化后端概率图构建核心:hdl_graph_slam_nodelet.cpp
整体介绍 这是整个系统建图的核心,综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。 包含信息 1)前端里程计传入的位姿和点云 2)gps信息 3)Imu信息 4)平面拟合的参数信息 处理信息步骤 1)在对应的callback函数中接收信息,并放入相应的队列 2)根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理,加入概率图 其他内容 1)执行图优化,这是一个定时执行的函数,闭环检测也在这个函数里 2)生成全局地图并定时发送,即把所有关键帧拼一起,wappay源码得到全局点云地图,然后在一个定时函数里发送到rviz上去 3)在rviz中显示顶点和边,如果运行程序,会看到rviz中把概率图可视化了 关键帧同步与优化 cloud_callback cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg) 该函数主要是odom信息与cloud信息的同步,同步之后检查关键帧是否更新。 关键帧判断:这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle 变成关键帧的要求就是:/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp 优化函数 optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event) 函数功能:将所有的位姿放在posegraph中开始优化 loop detection 函数:主要就是将当前帧和历史帧遍历,寻找loop。 闭环匹配与信息矩阵计算 匹配与闭环检测 潜在闭环完成匹配(matching 函数) 不同loop的信息矩阵计算(hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp) gps对应的信息矩阵 hdl_graph_slam/graph_slam.cpp 添加地面约束 使用add_se3_plane_edge函数的代码 执行图优化 优化函数optimization_timer_callback 执行图优化,闭环检测检测闭环并加到了概率图中,优化前 生成简化版关键帧,KeyFrameSnapshot用于地图拼接 生成地图并定时发送 生成地图:简化版关键帧拼接 定时发送:src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中 系统性能与扩展性 hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足,系统代码设计好,模块化强,易于扩展多传感器数据融合。 总结 hdl_graph_slam后端优化是关键,涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰,扩展性强,但在性能上需改进。什么是前端源码,什么是后台源码
前端源码一般是指html,js,css等一些浏览器可直接运行的轻量级脚本.
后端源码一般指在某个编程环境下的运行的后端未编译的代码,如C#,java等,这些代码在未编译解释前无法被浏览器识别!
注:其实js也可以作为后端编程代码!即js也可是后端源码!但要借助于nodejs等运行工具!换句话说后端代码是需要一个运行环境的,而前端只需要支持浏览器就可以了
OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR,着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的方式,通过将其后端接入LLVM IR,利用NVPTX生成GPU代码,进而提升计算效率。相较于传统CUDA编程,Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器,直接生成可运行的机器代码,体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU,还计划扩展至AMD与Intel GPU,其设计基于MLIR框架,通过Dialect支持多样化后端。本文将从源码编译角度出发,逐步解析Triton的设计理念与优化策略,为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。
首先,需要访问Triton的官方网站,克隆其官方代码库,以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖:LLVM与pybind。LLVM作为Triton的核心后端,通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR,最终生成GPU可运行代码,体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码,实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。
接下来,将LLVM与pybind分别编译安装,通过手动配置指定路径,确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要,因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton,确保与后续版本兼容。
在编译过程中,配置pybind同样至关重要,它允许用户通过Python API调用高性能组件,实现自动化生成高性能算子。完成编译后,生成的.so文件(libtriton.so)为后续Triton的Python接口提供了支持。
将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下,确保Python路径正确配置,实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令,即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能,可以选择tutorials目录下的示例代码,如-matrix-multiplication.py,通过运行该脚本,观察Triton在GPU上的性能表现。
Triton在NVGPU上的成熟映射路线,从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR,最终生成高效机器代码,体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言,对接不同硬件厂商的硬件,实现高效映射,满足多样化计算需求。
什么是前端源码,什么是后台源码?
前端源码一般是指html,js,css等一些浏览器可直接运行的轻量级脚本.后端源码一般指在某个编程环境下的运行的后端未编译的代码,如C#,java等,这些代码在未编译解释前无法被浏览器识别!注:其实js也可以作为后端编程代码!即js也可是后端源码!但要借助于nodejs等运行工具!换句话说后端代码是需要一个运行环境的,而前端只需要支持浏览器就可以了2024-12-24 08:04
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