clang编译器新上映_clang编译器官网(2024年12月抢先看)
MacBook装OpenFOAM秘籍 嘿,大家好!最近我花了两天时间在MacBook上安装OpenFOAM v2212,终于搞定了!为了防止下次再装的时候又忘记,我决定写个总结分享给大家。希望对你们有帮助! 安装Homebrew 斥 ,你需要安装Homebrew。这个工具真的很方便,官网上有详细的安装指南。你可以在终端里输入一些代码来安装。虽然我之前看到国内有人推荐用国科大的版本,但我直接在国外官网下载的,也没啥问题。总之,Homebrew真的很不错,我已经开始研究它的其他功能了。 安装OpenFOAM ️ 接下来,安装OpenFOAM。在终端里输入以下命令:brew install --no-quarantine gerlero/openfoam/openfoam2212。这个命令可以从GitHub和Homebrew里找到。你需要输入电脑密码,然后等个一两分钟就装好了。装好后直接打开就能用,不用再配环境,简直太方便了! 创建run文件夹 这一步很重要,但总是忘记怎么操作。每次都要重新看workshop的视频。命令是mkdir -p $FOAM_RUN,然后使用cd $FOAM_RUN进入这个文件夹。 编译自定义求解器 犨🙤𘀦的让我头疼了好久。在Linux系统上用wmake命令一切顺利,但在Mac上总是报错。ChatGPT也没帮上什么忙,最后还是靠那篇GitHub上的说明。原来是因为macOS用的是Apple的Clang编译器,而Linux默认的是GCC编译器。解决方法是把报错行的等号改为{},然后在求解器文件夹下运行wmake即可成功编译。编译成功后,输入ls $FOAM_USER_APPBIN,就能看到自己编译好的求解器了。 安装Paraview 寸 最后,安装Paraview。Paraview也可以直接通过Homebrew安装,运行命令brew install --cask paraview即可。 使用OpenFOAM ኤ𘀥安装好后,就可以在应用中打开OpenFOAM了。你可以直接在VSCode里修改代码,再也不用像之前用Linux时只能用notepad了。 总的来说,安装过程其实挺简单的,但中间折腾了不少时间。遇到问题时,先查那篇GitHub上的说明,里面的说明非常详细。希望这篇总结能帮到你们,祝大家顺利安装OpenFOAM!✨
对编译器感兴趣的同学可以看看这篇博客网页链接 本文介绍了 Clang 编译器中新的常量表达式解释器的开发进展和实现细节。文章先介绍了现有的常量表达式解释器及其局限性。接着详细介绍了新解释器的设计和实现,包括它如何通过生成字节码来提高效率,特别是在处理函数时。作者还提供了一些示例代码和对应的字节码,说明了解释器如何处理简单的常量表达式和函数调用。
C++编译器选择指南:找到最适合你的工具 选择C++编译器时,需要考虑多个因素。以下是几种常见的编译器及其特点和使用场景: GCC 特点:GCC(GNU Compiler Collection)是一款开源的、跨平台编译器,支持多种编程语言,包括C++。它以其强大的优化能力和对标准的良好支持而著称。 适用场景:适合在多种操作系统下开发C++项目,尤其在Linux系统开发中应用广泛。例如开发服务器端软件、命令行工具等。 Clang 特点:Clang也是开源的,编译速度相对较快,并且能够提供清晰、易读的错误提示信息,这有助于开发者更快地定位和解决代码问题。 适用场景:可以用于开发各种类型的C++应用。在开发过程中,其快速的编译速度能有效提高开发效率,而且友好的错误提示对于新手开发者比较有帮助。 Visual C++(MSVC)寸 特点:Visual C++是微软开发的编译器,与Windows操作系统紧密集成,提供了出色的开发环境(如Visual Studio)。它对Windows平台相关的开发(如开发图形界面应用、Windows服务等)有很好的支持,并且有强大的调试工具。 适用场景:主要用于开发Windows专属的应用程序,如桌面软件、Windows驱动程序等。如果你的项目需要深度整合Windows的API或者利用微软的开发工具生态,MSVC是一个很好的选择。 MinGW 𞊧MinGW(Minimalist GNU for Windows)可以让开发者在Windows环境下使用GNU工具集。它能够生成原生的Windows可执行文件,而且具有GCC的诸多特性。 适用场景:适合在Windows系统中希望使用类Unix开发方式(如使用GCC等工具)的开发者,用于开发一些简单的C++应用或者将Unix/Linux下的C++项目移植到Windows。 通过了解这些编译器的特点和使用场景,你可以更好地选择最适合你的C++编译器,提高开发效率和质量。
之前有大佬说geekbench6就是npu的测试。我起初是不信,但是我昨天突然感觉不对劲。 英特尔的老酷睿不可能把10分的核硬生生优化到12到13分的水平,我是说随着编译器的不断更新,所以旧的分数不比新的编译器下的跑分后落后多少才对。 那么疑问来了。一个spec2006单核为35分,2.62G的大核麒麟9000S泰山tsv120的核怎么能再geekbench6上轻轻松松超越酷睿40分+的核呢?哪怕他是老酷睿,也就40分多啊?所以geekbench6的单核分数没有多少参考价值。硬是要比较也只能得出这样的奇怪结果。
gpu.cpp:速上手GPU编程 最近,一个名为gpu.cpp的C++库在GitHub上引起了不小的轰动,短短时间内就收获了超过1.1K的星星。这个库由前Google DeepMind的大牛基于WebGPU开源,旨在使用C++来操作GPU。最酷的是,它的编译和编辑速度超快,1到2秒就能搞定! 什么是gpu.cpp? gpu.cpp是一个专注于通用GPU计算的C++库。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口,使得C++项目能够在不同的GPU(如Nvidia、Intel、AMD等)上运行。这个库的目标是为个人开发者和研究人员提供一个高效的工具,让他们能够轻松地将GPU计算集成到项目中。 快速上手 安装和编译 要开始使用gpu.cpp,你需要安装一个支持C++17的编译器,比如Clang。然后,你可以通过运行一些简单的命令来下载和构建项目。以下是快速上手的步骤: 下载代码:克隆gpu.cpp的仓库。 编译:在项目根目录下运行make命令。 运行示例:编译成功后,你可以运行一个简单的GELU内核实现示例。 依赖和工具 gpu.cpp的依赖非常少,主要需要一个WebGPU的实现。目前,我们支持Dawn的本地后端,但计划支持更多的目标,比如浏览器和其他的WebGPU实现。库的实现代码少于1000行,这使得编译和迭代速度非常快。 使用示例 gpu.cpp提供了许多使用示例,包括GELU内核的实现、矩阵乘法、物理模拟和SDF渲染等。这些示例展示了如何将gpu.cpp作为库使用,将GPU计算集成到各种项目中。 适用场景 gpu.cpp适用于需要在个人计算设备上进行可移植GPU计算的项目。无论是GPU算法开发、直接实现神经网络模型、物理模拟、多模态应用,还是离线图形渲染和ML推理引擎,都可以使用gpu.cpp来加速计算。 未来展望 尽管gpu.cpp目前是一个工作进行中的项目,但它的API设计和功能将继续改进和增强。未来的计划包括支持浏览器目标、构建可重用的内核库,以及增加更多的用例示例和测试。 总结 gpu.cpp是一个专注于通用GPU计算的C++库,利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口。它的目标是提供一个高效的工具,让个人开发者和研究人员能够轻松地将GPU计算集成到项目中。如果你对GPU编程感兴趣,不妨试试这个库,看看它能为你带来什么惊喜!
LLVM编译决策树,预测速度提升10倍! 想要让你的决策树预测速度飞起来吗?lleaves 正是你的理想选择!通过 LLVM 编译,lleaves 能将推理速度提升至少 10 倍,成为 LightGBM 的完美替代品。 砬leaves 是一个专为数据科学家设计的编译器,它将 LightGBM 的 model.txt 文件转换为优化的机器代码。这个过程分为三个关键步骤: 1️⃣ 首先,LightGBM 将训练后的模型保存为 model.txt 文件。 2️⃣ 接着,lleaves 加载这个文件并将其转换为 LLVM 中间表示(IR)。 3️⃣ 最后,LLVM 将 IR 转换为本地汇编代码,CPU 可以直接执行。 ᠬleaves 的核心在于对 LLVM 的依赖,这个编译器工具包提供了构建编译器的模块和部件,使得从高级语言到低级语言的转换变得简单。LLVM IR 是一种类似于 RISC 汇编的语言,但它还不是机器代码,需要进一步的转换。 lleaves 的架构类似于现代编译器,如 clang (C/C++)、rustc (Rust) 或 numba (Python),但它的复杂度更低,更易于使用。 无论你是需要快速预测还是想要优化你的模型,lleaves 都能为你提供最先进的加速技术。让你的决策树预测速度飞起来,就从 lleaves 开始!
【LLVM Clang 20 将 Intel Diamond Rapids 支持与“-march=diamondrapids”合并】继 AMX-FP8 支持、AMX-AVX512 和其他新的英特尔 CPU ISA 功能被添加到 LLVM Clang 20 编译器代码库中之后,英特尔 Diamond Rapids 目标现在被上游化,... -->网页链接
C语言从入门到精通全攻略 学习C语言是进入游戏安全逆向工程的第一步。这门语言被广泛用于游戏开发,同时也是进行逆向工程和安全分析的重要工具之一。以下是一些步骤和资源,可以帮助你从入门到精通C语言: 初级阶段 基础概念学习:了解变量、数据类型、运算符、控制流程(循环、条件语句)等基础概念。 编程环境设置:下载合适的编译器(如GCC、Clang等)和集成开发环境(如Visual Studio Code、Code::Blocks等)来开始编程。 学习语法和基本命令:学习C语言的基本语法、函数、数组、指针等重要概念。这是编写简单程序的基础。 练习和项目:练习编写简单的程序,并尝试实现小项目,比如计算器、简单游戏等,以加强基础知识。 中级阶段 数据结构与算法:学习常见的数据结构(链表、栈、队列、树等)和算法(排序、搜索算法等),加强编程技巧。 内存管理:深入了解内存管理、动态内存分配和指针的高级使用。这在逆向工程中是至关重要的。 文件操作:学习如何使用C语言进行文件读写操作,理解文件IO操作对逆向工程的重要性。 网络编程基础:了解基本的网络编程概念,包括套接字、TCP/IP等,这对于理解在线游戏安全机制有帮助。 高级阶段 C语言深入特性:学习C语言更深层次的特性和高级编程技巧,如函数指针、宏定义、预处理器等。 调试技能:熟练掌握调试工具(如GDB)的使用,能够快速定位和解决程序中的错误。 安全编程实践:学习有关安全编程的最佳实践,避免常见的安全漏洞,例如缓冲区溢出等。 逆向工程入门:开始学习逆向工程的基础知识,包括反汇编、调试器使用和分析器工具的使用。 资源推荐 书籍:《C Primer Plus》、《C Programming: A Modern Approach》等经典书籍。 在线课程:在线平台(如Coursera、edX、Udemy等)提供的C语言课程。 网站和论坛:Stack Overflow、GitHub、Reddit的编程社区,以及专门针对逆向工程的论坛和社区。 项目和实践:GitHub上的开源项目、LeetCode等编程挑战平台。 逆向工程是一个更高级的领域,需要深入了解计算机体系结构、汇编语言和程序内部工作原理。当你掌握了C语言的基础后,可以进一步学习与逆向工程相关的知识。
如果根据外面的说法,其实llvm/clang除了用于比gcc更宽松的场景,还有一个很重要的目的是加快编译速度(没事,gcc那么臃肿我觉得随便都能快过它),例如用clang编译内核,其实intel c++编译器也可以——当然我还是不太理解为啥要这样做,可能换个编译器编译会更好玩一些吧,或者可以用来发现更多的问题
技术博客Min Hsu网页链接 博主是编译器工程师。参与 LLVM 项目超过 5 年;是《LLVM 技术、技巧和最佳实践:Clang 和中间端库》的作者。目前的博文都是围绕LLVM的。
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