eigen 由于-match=native 使用不一致导致的coredump

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#自动驾驶 #c++ #深度学习 #笔记

问题描述

当用户代码和库代码没有同时使用编译选项 -march=native时，在运行时经常会报 double free error或者其他的内存相关错误。但是在某些时候，这个编译选项又不会带来错误。
经过更多测试，发现这个问题发生在接口类存在Eigen数组作为成员变量的时候。因此需要对这个问题进行原理理解。

太长不看(解决方法)

接口类当中的eigen成员变量都声明不做对齐，这样就解决了用户代码和库编译时指令集加速方式不一致时带来的不同对齐方式的冲突。如，使用Eigen::Matrix<float, 2, 1, Eigen::DontAlign> 取代Eigen::Vector2f

Eigen内存对齐

eigen内存需要额外的对齐，进而才能使用eigen调用的各类加速指令集等。因此，动态、静态的eigen矩阵，包含eigen的结构体、类，都需要额外的对齐命令才能正常工作（构造、运算、析构）。
详情见：
http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__DenseMatrixManipulation__Alignement.html
目前影响我们的部分有：

  1. EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW 与 C++17：C++17中，自动对包含eigen类、结构体的构造函数进行对齐的操作，因此 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW 宏此时为空
  2. 固定大小的eigen矩阵默认会进行16位对齐（有指令集加速时表现可能不一致！！！见下一节）
  3. 作为类成员变量的动态大小的eigen矩阵不影响类本身的构造和析构；但是动态大小的eigen矩阵本身的构造和析构仍然有自己的对齐问题（见指令集加速）
  4. 将eigen矩阵传值进入函数是非常不好的方式。效率和内存正确性都可能受影响。建议使用常量引用、Eigen::Ref或者Eigen::Map等复制成本极低的方式
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GCC9.4 memset() clearing an object of type with no trivial copy-assignment [-Werror=class-memaccess]
lm_hao的专栏
05-06 7742
编译环境 lm@lm:~$ cat /etc/os-release NAME="Ubuntu" VERSION="20.04.4 LTS (Focal Fossa)" PRETTY_NAME="Ubuntu 20.04.4 LTS" HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" lm@lm:~$ gcc -v Using built-in specs. COLLECT_GCC=gcc COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gn
eigen-3.3.7.tar.gz
07-22
2. 解压缩文件：使用tar命令解压缩，如`tar -zxvf eigen-3.3.7.tar.gz`。 3. 进入解压后的目录：`cd eigen-3.3.7`。 4. 安装：由于Eigen是一个头文件库，不需要编译或链接，所以只需要将包含头文件的路径添加到...
两个gcc_GCC神坑：-march=native
weixin_39927158的博客
11-26 4840
曾几何时，当我的编译原理还在60分上下徘徊的时候，我从未想过，会有一天，我会用avx指令写程序，然后一脚踏入-march=native这个神坑。毕竟，当初的编译原理课，我一共就学会了两个命令一个叫-O3，一个叫-march=native 凭借这两个命令，我把手里的程序加速加速再加速……从未翻车——直到某日我发现电脑CPU不够多——于是，我找老板借了服务器……一台Centos服务器灾难……降临了在揭...
gcc/g++ 编译选项 march 引入的问题
WB8933的专栏
08-23 8343
问题说明：在core-i5主机上编译程序，并打包，放到 core-i3 的设备上出现段错误： "xxx received signal SIGILL, Illegal instruction" 经查，是因为在编译时指定了 -march=native 选项，该选项使得编译器在生成目标文件时，针对当前编译主机（core-i5）进行了优化，导致在 core-i3 上无法正常执行。（前提：i5 和 i3 ...
rnnoise中的编译优化选项：-O3与-march=native的使用
最新发布
gitblog_00991的博客
09-21 647
在音频降噪领域，实时性与降噪质量是两大核心指标。rnnoise作为基于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的音频降噪库，其性能表现很大程度上依赖于编译阶段的优化配置。本文将深入探讨rnnoise项目中`-O3`与`-march=native`这两个关键编译优化选项的应用场景、实现原理及性能影响，帮助开发者在不同硬件环境下获得最佳的降噪效果与运行效率。 ## ...
【gcc, cmake, eigen, opencv,ubuntu】二.gcc编译选项
tony365的博客
06-14 2207
gcc编译选项测试
Eigen Segmentation fault (core dumped)
Quasimo
11-25 1036
跨平台在Ubuntu的PCL里使用Eigen出现了段错误。而Windows里面没事
-march=native 编译指令功能记录和避坑
qq_40663392的博客
07-22 2300
是一种便捷的方式，以充分利用本地硬件的最新特性，而不必手动指定具体的CPU型号或架构。然而，需要注意的是，这样做生成的二进制文件可能不具有良好的向前或向后兼容性，即在不同的CPU上可能会遇到执行问题。通常，为了获得最佳性能，建议指定你的目标硬件的确切架构或其最近的兼容前代。这样可以确保生成的程序在编译该代码的计算机上能发挥最佳性能，但可能无法在不具备相同或更新CPU架构的其他系统上运行。是GCC编译器的一个特殊选项，它指示编译器生成针对当前编译代码的机器上运行的CPU架构进行优化的代码。
-march=native引发的segmentation fault问题
torresergio的博客
11-29 4752
1. -march=[native]选项：gcc/g++编译器通过-march指定cpu架构，指定该选项之后编译器将不会生成兼容的指令集，而是该架构支持的特定指令集，可以取得一部分优化的效果。特殊地，-march=native选项让编译器获取当前机器的cpu架构，并生成该架构的最优指令，达到优化指令集的目的。 2. 作用：根据指定的架构对代码进行指令的优化。 3. 缺陷：降低可执行文件的移植性...
eigen-3.3.9(包含详细编译教程）
02-24
总结，"eigen-3.3.9"不仅是一个包含源码的版本，还附带了编译教程，这对于学习和使用Eigen的开发者来说是一份宝贵的资源。通过理解和掌握Eigen，你可以提升处理线性代数问题的能力，并在相关项目中利用其强大功能。
Eigen-3.3.4 官方离线帮助文档
10-01
总的来说，Eigen-3.3.4离线帮助文档是学习和使用Eigen库不可或缺的资源。无论你是进行数值计算、机器学习还是物理模拟，这个文档都能帮助你更好地理解和利用Eigen的强大功能。通过深入阅读和实践，你将能够熟练地在...
ubunto16.04编译orbslam2,运行时出现---段错误的解决方案---之-march=native大坑!!!!!!!!!!!!
qq_43525260的博客
02-18 2642
在分析slam源码的时候,首先你所要做的一定是先编译并且成功运行slam的源码才会去研究它的组织架构, 那么好首先编译orbslam2的源码: 我们可能会遇见编译成功但是在运行的时候出现段错误的情况,经过我的测试,这是由于-march=native引起的,此时你需要打开g2o根目库下的cmakeLists.txt文件并且去掉里面的 -march=native 的指令(只要有就给去掉)(百度了但是没...
gentoo的CFLEGS设置为-march=native到底优化了目标代码
王继敏专栏
01-03 5174
安装Gentoo时，在编译内核这一步骤前，需要在make.conf文件中设置编译选项，如： CFLAGS=“-O2 -march=i686 -pipe” 其中-march选项就是就是指定目标架构的名字，gcc就会生成针对目标架构优化的目标代码，如-march=prescott会生成针对i5或i7的目标码，从而充分发挥cpu的性能。自gcc4.2，引入了-march=native，从而允许编
-mtune=native -march=native
weixin_38880733的博客
11-16 384
-mtune=native -march=native
CMAKE编译慎用-march=native
木卫三的博客
07-11 590
在编译我的SLAM代码时，出现了 double free or corruption (out)的错误。一开始以为是内存泄漏，后面发现并非是代码错误，而是编译引起的错误。删除-march=native，重新编译，就没有问题了。当时为了程序运行的更块一点，就加了该指令，据了解，这个指令还有其他坑，慎用，慎用。
Match的React Native入门之旅
zxt0601的博客
05-23 3227
这是一篇学习笔记，注意事项。
vslam 14 讲ch5 编译joinMap会出现由于vector使用eigen会导致core dump
weixin_45935219的博客
10-28 506
问题现象 在学习高翔vslam 十四讲编译joinMap发现运行的时候会出现Segmentation fault (core dumped) 刚开始怀疑是编译的问题，确认本机的pcl已经安装完好，关于pcl的安装真的是一把雪一把泪，我刚开始安装这个链接来安装，发现还是不行 后面把源改成了清华，安装下面的这个教程就安装好了 https://blog.youkuaiyun.com/yingmai7741/article/details/86531850 后面一想，能够编译通过，肯定是代码的问题，后面一直debug，发现了问
通过移除 -march=native 解决 Ubuntu 20.04 程序运行“段错误 (核心已转储)”问题的详解
m0_73640344的博客
12-19 1296
开发者应在编译选项的选择上保持谨慎，结合项目需求和目标平台，制定合理的编译策略，以确保软件的高质量和高可靠性。假设在原始配置下，编译后的程序在运行时出现段错误，经过上述修改后，程序成功运行，未再出现段错误。后，生成的代码不再依赖特定的CPU指令，确保在不同硬件平台上的兼容性，避免因指令不支持导致的段错误。：降低优化级别减少了编译器对代码的重排和内联，降低了因优化引发的潜在代码缺陷，提升了程序的稳定性。选项，编译器将不再针对特定的本地架构进行优化，而是使用更通用的指令集和优化级别。的编译选项，并将其移除。
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) project(fast_livo) set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") message(STATUS "Build Type: ${CMAKE_BUILD_TYPE}") set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF) # Set common compile options set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -pthread -fexceptions") # Specific settings for Debug build set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} -O0 -g") # Detect CPU architecture message(STATUS "Current CPU architecture: ${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}") # Specific settings for Release build if(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "^(arm|aarch64|ARM|AARCH64)") if(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "aarch64") # 64-bit ARM optimizations (e.g., RK3588 and Jetson Orin NX) set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -mcpu=native -mtune=native -ffast-math") message(STATUS "Using 64-bit ARM optimizations: -O3 -mcpu=native -mtune=native -ffast-math") else() # 32-bit ARM optimizations with NEON support set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -mcpu=native -mtune=native -mfpu=neon -ffast-math") message(STATUS "Using 32-bit ARM optimizations: -O3 -mcpu=native -mtune=native -mfpu=neon -ffast-math") endif() add_definitions(-DARM_ARCH) else() # x86-64 (Intel/AMD) optimizations set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -march=native -mtune=native -funroll-loops") #-flto message(STATUS "Using general x86 optimizations: -O3 -march=native -mtune=native -funroll-loops") add_definitions(-DX86_ARCH) endif() # Define project root directory add_definitions(-DROOT_DIR=\"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/\") # Detect CPU core count for potential multithreading optimization include(ProcessorCount) ProcessorCount(N) message(STATUS "Processor count: ${N}") # Set the number of cores for multithreading if(N GREATER 4) math(EXPR PROC_NUM "4") add_definitions(-DMP_EN -DMP_PROC_NUM=${PROC_NUM}) message(STATUS "Multithreading enabled. Cores: ${PROC_NUM}") elseif(N GREATER 1) math(EXPR PROC_NUM "${N}") add_definitions(-DMP_EN -DMP_PROC_NUM=${PROC_NUM}) message(STATUS "Multithreading enabled. Cores: ${PROC_NUM}") else() add_definitions(-DMP_PROC_NUM=1) message(STATUS "Single core detected. Multithreading disabled.") endif() # Check for OpenMP support find_package(OpenMP QUIET) if(OpenMP_CXX_FOUND) message(STATUS "OpenMP found") add_compile_options(${OpenMP_CXX_FLAGS}) else() message(STATUS "OpenMP not found, proceeding without it") endif() # Check for mimalloc support find_package(mimalloc QUIET) if(mimalloc_FOUND) message(STATUS "mimalloc found") else() message(STATUS "mimalloc not found, proceeding without it") endif() # Find catkin and required dependencies find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS geometry_msgs nav_msgs sensor_msgs roscpp rospy std_msgs pcl_ros tf message_generation eigen_conversions vikit_common vikit_ros cv_bridge image_transport ) find_package(Eigen3 REQUIRED) find_package(PCL REQUIRED) find_package(OpenCV REQUIRED) find_package(Sophus REQUIRED) find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS thread) set(Sophus_LIBRARIES libSophus.so) # Define the catkin package catkin_package( CATKIN_DEPENDS geometry_msgs nav_msgs roscpp rospy std_msgs message_runtime cv_bridge vikit_common vikit_ros image_transport DEPENDS EIGEN3 PCL OpenCV Sophus ) # Include directories for dependencies include_directories( ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${EIGEN3_INCLUDE_DIR} ${PCL_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${Sophus_INCLUDE_DIRS} include ) # Add libraries add_library(vio src/vio.cpp src/frame.cpp src/visual_point.cpp) add_library(lio src/voxel_map.cpp) add_library(pre src/preprocess.cpp) add_library(imu_proc src/IMU_Processing.cpp) add_library(laser_mapping src/LIVMapper.cpp) # Add the main executable add_executable(fastlivo_mapping src/main.cpp) # Link libraries to the executable target_link_libraries(fastlivo_mapping laser_mapping vio lio pre imu_proc ${catkin_LIBRARIES} ${PCL_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES} ${Sophus_LIBRARIES} ${Boost_LIBRARIES} ) # Link mimalloc if found if(mimalloc_FOUND) target_link_libraries(fastlivo_mapping mimalloc) endif() 逐行详细解释一下
07-29
这段 CMakeLists.txt 文件用于配置一个名为 `fast_livo` 的 ROS 项目，包含多个库和一个主可执行文件。下面是对每一行的逐行详细解释： --- ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) ``` 指定构建该项目所需的最低 CMake 版本为 2.8.3。 ```cmake project(fast_livo) ``` 定义项目名称为 `fast_livo`。 ```cmake set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") ``` 设置默认的构建类型为 Release（发布模式）。 ```cmake message(STATUS "Build Type: ${CMAKE_BUILD_TYPE}") ``` 输出当前构建类型信息。 ```cmake set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) ``` 启用 C++17 标准。 ```cmake set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) ``` 要求编译器必须支持 C++17。 ```cmake set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF) ``` 禁用编译器特定的 C++ 扩展。 ```cmake set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -pthread -fexceptions") ``` 添加通用的编译选项：启用多线程（`-pthread`）和异常支持（`-fexceptions`）。 ```cmake set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} -O0 -g") ``` 在 Debug 模式下，禁用优化（`-O0`）并生成调试信息（`-g`）。 ```cmake message(STATUS "Current CPU architecture: ${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}") ``` 输出当前系统的 CPU 架构。 ```cmake if(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "^(arm|aarch64|ARM|AARCH64)") ``` 如果 CPU 架构是 ARM 或 AArch64，则启用 ARM 相关优化。 ```cmake set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -mcpu=native -mtune=native -ffast-math") ``` 在 64 位 ARM 架构下启用高性能编译优化选项。 ```cmake message(STATUS "Using 64-bit ARM optimizations: -O3 -mcpu=native -mtune=native -ffast-math") ``` 输出优化信息。 ```cmake set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -mcpu=native -mtune=native -mfpu=neon -ffast-math") ``` 在 32 位 ARM 架构下启用 NEON 支持的优化。 ```cmake add_definitions(-DARM_ARCH) ``` 定义宏 `ARM_ARCH`，用于代码中判断是否为 ARM 架构。 ```cmake set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -march=native -mtune=native -funroll-loops") ``` 在 x86/x86_64 架构下启用通用优化选项。 ```cmake add_definitions(-DX86_ARCH) ``` 定义宏 `DX86_ARCH`，表示当前为 x86 架构。 ```cmake add_definitions(-DROOT_DIR=\"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/\") ``` 定义宏 `ROOT_DIR`，指向项目根目录。 ```cmake include(ProcessorCount) ProcessorCount(N) ``` 包含并调用 ProcessorCount 模块，获取 CPU 核心数量。 ```cmake message(STATUS "Processor count: ${N}") ``` 输出检测到的 CPU 核心数。 ```cmake if(N GREATER 4) ``` 如果核心数大于 4，则限制为 4 线程。 ```cmake math(EXPR PROC_NUM "4") ``` 设置线程数为 4。 ```cmake add_definitions(-DMP_EN -DMP_PROC_NUM=${PROC_NUM}) ``` 启用多线程宏定义，并设置线程数。 ```cmake message(STATUS "Multithreading enabled. Cores: ${PROC_NUM}") ``` 输出多线程启用信息。 ```cmake elseif(N GREATER 1) ``` 如果核心数大于 1 但小于等于 4，则使用全部核心。 ```cmake add_definitions(-DMP_EN -DMP_PROC_NUM=${PROC_NUM}) ``` 同样启用多线程宏定义。 ```cmake message(STATUS "Multithreading enabled. Cores: ${PROC_NUM}") ``` 输出启用信息。 ```cmake else() ``` 否则为单核。 ```cmake add_definitions(-DMP_PROC_NUM=1) ``` 强制线程数为 1。 ```cmake message(STATUS "Single core detected. Multithreading disabled.") ``` 输出单核提示。 ```cmake find_package(OpenMP QUIET) ``` 尝试查找 OpenMP 支持。 ```cmake if(OpenMP_CXX_FOUND) ``` 如果找到 OpenMP。 ```cmake add_compile_options(${OpenMP_CXX_FLAGS}) ``` 添加 OpenMP 编译选项。 ```cmake message(STATUS "OpenMP found") ``` 输出提示信息。 ```cmake else() ``` 如果没有找到 OpenMP。 ```cmake message(STATUS "OpenMP not found, proceeding without it") ``` 输出提示信息。 ```cmake find_package(mimalloc QUIET) ``` 尝试查找 mimalloc 内存分配器。 ```cmake if(mimalloc_FOUND) ``` 如果找到 mimalloc。 ```cmake message(STATUS "mimalloc found") ``` 输出提示信息。 ```cmake else() ``` 否则。 ```cmake message(STATUS "mimalloc not found, proceeding without it") ``` 输出提示信息。 ```cmake find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS ...) ``` 查找 catkin 及其依赖包。 ```cmake find_package(Eigen3 REQUIRED) ``` 查找 Eigen3。 ```cmake find_package(PCL REQUIRED) ``` 查找 Point Cloud Library (PCL)。 ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) ``` 查找 OpenCV。 ```cmake find_package(Sophus REQUIRED) ``` 查找 Sophus 库。 ```cmake find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS thread) ``` 查找 Boost 线程库。 ```cmake set(Sophus_LIBRARIES libSophus.so) ``` 手动指定 Sophus 的库文件。 ```cmake catkin_package(...) ``` 定义 catkin 包及其依赖。 ```cmake include_directories(...) ``` 添加头文件搜索路径。 ```cmake add_library(vio src/vio.cpp src/frame.cpp src/visual_point.cpp) ``` 创建一个名为 vio 的静态库。 ```cmake add_library(lio src/voxel_map.cpp) ``` 创建一个名为 lio 的静态库。 ```cmake add_library(pre src/preprocess.cpp) ``` 创建一个名为 pre 的静态库。 ```cmake add_library(imu_proc src/IMU_Processing.cpp) ``` 创建一个名为 imu_proc 的静态库。 ```cmake add_library(laser_mapping src/LIVMapper.cpp) ``` 创建一个名为 laser_mapping 的静态库。 ```cmake add_executable(fastlivo_mapping src/main.cpp) ``` 创建主可执行文件 fastlivo_mapping。 ```cmake target_link_libraries(fastlivo_mapping ...) ``` 将所有库和依赖链接到可执行文件。 ```cmake if(mimalloc_FOUND) target_link_libraries(fastlivo_mapping mimalloc) endif() ``` 如果找到 mimalloc，则将其链接到可执行文件。 ---
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