是否有人尝试使用gold
代替ld
?
gold
promises比ld
快得多,因此它可能有助于加快大型C ++应用程序的测试周期,但是它可以用作ld的替代品吗?
可以gcc
/ g++
直接拨打gold
。?
是否有任何已知的错误或问题?
尽管gold
已经成为GNU binutils的一部分,但我在网上几乎找不到“成功案例”甚至“Howtos”。
(更新:添加了指向黄金和博客条目的链接)
答案 0 :(得分:47)
目前它正在Ubuntu 10.04上编译更大的项目。在这里,您可以使用binutils-gold
包轻松安装和集成它(如果您删除该包,则会获得旧的ld
)。 Gcc会自动使用黄金。
一些经历:
/usr/local/lib
什么行不通:它无法编译内核,因此没有内核模块。如果它更新像fglrx这样的专有驱动程序,Ubuntu会通过DKMS自动执行此操作。这与ld-gold
失败(您必须删除黄金,重新启动DKMS,重新安装ld-gold
。
答案 1 :(得分:38)
由于我花了一些时间来了解如何有选择地使用黄金(即使用符号链接不是系统范围内),我将在此处发布解决方案。它基于http://code.google.com/p/chromium/wiki/LinuxFasterBuilds#Linking_using_gold。
~/bin/gold/
。将以下粘贴脚本放在那里,并将其命名为~/bin/gold/ld
:
#!/bin/bash
gold "$@"
显然,将其设为可执行文件chmod a+x ~/bin/gold/ld
。
将您的调用更改为gcc
至gcc -B$HOME/bin/gold
,这使得gcc在给定目录中查找辅助程序,如ld
,从而使用粘合脚本而不是系统默认ld
。
答案 2 :(得分:11)
gcc / g ++可以直接调用gold。?
只是为了补充答案:有一个gcc的选项-fuse-ld=gold
(参见gcc doc)。虽然,AFAIK,可以在构建期间配置gcc,使选项不会产生任何影响。
答案 3 :(得分:8)
您可以将ld
链接到gold
(如果您安装了ld
,则在本地二进制目录中链接以避免覆盖):
ln -s `which gold` ~/bin/ld
或
ln -s `which gold` /usr/local/bin/ld
答案 4 :(得分:7)
作为一名Samba开发人员,我几年来几乎只在Ubuntu,Debian和Fedora上使用黄金链接器。我的评估:
我没有选择性地使用黄金,但是如果分发提供了它,则一直在使用符号链接或替代机制。
答案 5 :(得分:2)
有些项目似乎与黄金不相容,因为ld和黄金之间存在一些不相容的差异。示例:OpenFOAM,请参阅docs。
答案 6 :(得分:2)
DragonFlyBSD切换到黄金作为默认链接器。所以似乎已经为各种工具做好了准备 更多细节: http://phoronix.com/scan.php?page=news_item&px=DragonFlyBSD-Gold-Linker
答案 7 :(得分:2)
最低综合基准
结果:对于我尝试过的所有值,黄金的速度要快2到3倍。
生成对象
#!/usr/bin/env bash
set -eu
# CLI args.
# Each of those files contains n_ints_per_file ints.
n_int_file_is="${1:-10}"
n_ints_per_file="${2:-10}"
# Each function adds all ints from all files.
# This leads to n_int_file_is x n_ints_per_file x n_funcs relocations.
n_funcs="${3:-10}"
# Do a debug build, since it is for debug builds that link time matters the most,
# as the user will be recompiling often.
cflags='-ggdb3 -O0 -std=c99 -Wall -Wextra -pedantic'
# Cleanup previous generated files objects.
./clean
# Generate i_*.c, ints.h and int_sum.h
rm -f ints.h
echo 'return' > int_sum.h
int_file_i=0
while [ "$int_file_i" -lt "$n_int_file_is" ]; do
int_i=0
int_file="${int_file_i}.c"
rm -f "$int_file"
while [ "$int_i" -lt "$n_ints_per_file" ]; do
echo "${int_file_i} ${int_i}"
int_sym="i_${int_file_i}_${int_i}"
echo "unsigned int ${int_sym} = ${int_file_i};" >> "$int_file"
echo "extern unsigned int ${int_sym};" >> ints.h
echo "${int_sym} +" >> int_sum.h
int_i=$((int_i + 1))
done
int_file_i=$((int_file_i + 1))
done
echo '1;' >> int_sum.h
# Generate funcs.h and main.c.
rm -f funcs.h
cat <<EOF >main.c
#include "funcs.h"
int main(void) {
return
EOF
i=0
while [ "$i" -lt "$n_funcs" ]; do
func_sym="f_${i}"
echo "${func_sym}() +" >> main.c
echo "int ${func_sym}(void);" >> funcs.h
cat <<EOF >"${func_sym}.c"
#include "ints.h"
int ${func_sym}(void) {
#include "int_sum.h"
}
EOF
i=$((i + 1))
done
cat <<EOF >>main.c
1;
}
EOF
# Generate *.o
ls | grep -E '\.c$' | parallel --halt now,fail=1 -t --will-cite "gcc $cflags -c -o '{.}.o' '{}'"
给出类型为
的输入./generate-objects [n_int_file_is [n_ints_per_file [n_funcs]]]
这将生成一个主要的功能,
return f_0() + f_1() + ... + f_(n_funcs)()
其中每个函数都在单独的f_n.c
文件中定义,并添加n_int_file_is
次n_ints_per_file
extern int:
int f_0() { return i_0_0 + i_0_1 + ... + i_(n_int_file_is)_(n_ints_per_file); }
这导致:
n_int_file_is x n_ints_per_file x n_funcs
relocations上的链接。
然后我进行了比较:
gcc -ggdb3 -O0 -std=c99 -Wall -Wextra -pedantic -o main *.o
gcc -ggdb3 -O0 -std=c99 -Wall -Wextra -pedantic -fuse-ld=gold -o main *.o
对于各种输入三元组,它给出了:
10000 10 10
nogold: wall=3.70s user=2.93s system=0.75s max_mem=556356kB
gold: wall=1.43s user=1.15s system=0.28s max_mem=703060kB
1000 100 10
nogold: wall=1.23s user=1.07s system=0.16s max_mem=188152kB
gold: wall=0.60s user=0.52s system=0.07s max_mem=279108kB
100 1000 10
nogold: wall=0.96s user=0.87s system=0.08s max_mem=149636kB
gold: wall=0.53s user=0.47s system=0.05s max_mem=231596kB
10000 10 100
nogold: wall=11.63s user=10.31s system=1.25s max_mem=1411264kB
gold: wall=6.31s user=5.77s system=0.53s max_mem=2146992kB
1000 100 100
nogold: wall=7.19s user=6.56s system=0.60s max_mem=1058432kB
gold: wall=4.15s user=3.81s system=0.34s max_mem=1697796kB
100 1000 100
nogold: wall=6.15s user=5.58s system=0.57s max_mem=1031372kB
gold: wall=4.06s user=3.76s system=0.29s max_mem=1652548kB
我一直试图缓解的一些限制:
已在Ubuntu 18.10,GCC 8.2.0,Lenovo ThinkPad P51笔记本电脑,Intel Core i7-7820HQ CPU(4核/ 8线程),2个Samsung M471A2K43BB1-CRC RAM(2个16GiB),Samsung MZVLB512HAJQ-000L7 SSD(3,000)上进行了测试MB / s)。
在gem5的调试版本中,我还观察到了两倍:https://gem5.googlesource.com/public/gem5/+/fafe4e80b76e93e3d0d05797904c19928587f5b5