非root非源码安装高版本gcc的终极方法-五八三

前一篇文章那种方法虽然当前运行没有什么问题，但潜在风险很大，在生产环境断然是无法适用的，所以还是老老实实按照别人的建议，通过conda的方式来安装。可能有人已经非常熟悉这些流程和操作了，这里主要是为了记录一下，方便初次接触的人快速上手。

接触conda还是因为python虚拟环境，比如在python2的机器上想运行python3的工程和应用，conda就是一个非常不错的选择。docker非常庞大；virtialenv用起来非常繁琐，需要自己安装各种依赖库；conda则通过交互命令让环境隔离这一过程非常顺滑。现在通过能在隔离环境中使用gcc、ninja、cmake这些强大的编译工具，conda已经变得异常强大，不仅仅限于python包管理和部署了，还没有使用过的人可以赶紧体验一下。

conda是一系列工具的总称，常用的有Anaconda，相对比较庞大，但做环境移植相对比较方便，因为依赖库比较全面；Miniconda，可以说是精简后的anaconda；Miniforge，不同编译参数下的Miniconda，有些机器Miniconda安装不了，只有Miniforge才能成功！

基本使用

可以说非常简单明了，不过最好带上国内的channel地址，这个channel就是仓库镜像：

conda install gcc -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

安装python依赖包的时候，一般通过:

pip install mumpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这两个仓库地址是不同的！pypi一般是python包仓库地址，有些包两个仓库都有，有些只有一方才有，比如cmake、ninja通过pip就能安装，但gcc就只能通过conda安装。

指定版本

默认安装gcc是最新版本的gcc-12.1，相当高的版本了，可能不是我们需要的，安装指定版本的gcc自然就是我们的需要了，要安装指定版本先得罗列所有可安装版本：

$ conda search gcc
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
gcc                            8.5.0      h85e6f30_1  conda-forge         
gcc                            8.5.0      h85e6f30_1  anaconda/cloud/conda-forge
gcc                            8.5.0     h85e6f30_10  conda-forge         
gcc                            8.5.0     h85e6f30_10  anaconda/cloud/conda-forge
gcc                            8.5.0      h85e6f30_2  conda-forge         
gcc                            8.5.0      h85e6f30_2  anaconda/cloud/conda-forge
gcc                            8.5.0      h85e6f30_3  conda-forge         
gcc                            8.5.0      h85e6f30_3  anaconda/cloud/conda-forge
...

比如要安装8.5.9，仓库中没有那就安装不了，所以一定要写对版本号：

$ conda install 'gxx=9.5.0' -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

写成conda install 'gxx=9.5'可是安装不了的。版本指定还有不少花哨的用法，可以参照这篇帖子。c++的编译工具的名字和熟悉的gcc-c++不同，而是叫gxx。

问题解决

1. cmake生成错误

cmake ..
-- The CXX compiler identification is GNU 9.5.0
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - failed
-- Check for working CXX compiler: /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/c++ - broken
CMake Error at /usr/share/cmake/Modules/CMakeTestCXXCompiler.cmake:59 (message):
  The C++ compiler

    "/home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/c++"

  is not able to compile a simple test program.

  It fails with the following output:

    Change Dir: /home/zhouwenyuan/llama.cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp
    
    Run Build Command(s):/usr/bin/gmake -f Makefile cmTC_d422e/fast && /usr/bin/gmake  -f CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/build.make CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/build
    gmake[1]: Entering directory '/home/zhouwenyuan/llama.cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp'
    Building CXX object CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/testCXXCompiler.cxx.o
    /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/c++    -o CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/testCXXCompiler.cxx.o -c /home/zhouwenyuan/llama.cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp/testCXXCompiler.cxx
    Linking CXX executable cmTC_d422e
    /usr/bin/cmake -E cmake_link_script CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/link.txt --verbose=1
    /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/c++ CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/testCXXCompiler.cxx.o -o cmTC_d422e 
    /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `memcpy@GLIBC_2.14'
    /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `aligned_alloc@GLIBC_2.16'
    /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: /home/zhouwenyuan/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `clock_gettime@GLIBC_2.17'
    collect2: error: ld returned 1 exit status
    gmake[1]: *** [CMakeFiles/cmTC_d422e.dir/build.make:99: cmTC_d422e] Error 1
    gmake[1]: Leaving directory '/home/zhouwenyuan/llama.cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp'
    gmake: *** [Makefile:127: cmTC_d422e/fast] Error 2

这是一个可忽略的错误，解决办法：

cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER_WORKS=TRUE

2. 编译错误

$ make -j8
[  2%] Built target BUILD_INFO
[  5%] Building C object CMakeFiles/ggml.dir/ggml.c.o
[  7%] Building C object CMakeFiles/ggml.dir/k_quants.c.o
In file included from /home/zhouwenyuan/abc.c:7:
/home/zhouwenyuan/abc.h:26:15: error: expected declaration specifiers or '...' before 'sizeof'
   26 | static_assert(sizeof(block_q2_K) == 2*sizeof(ggml_fp16_t) + QK_K/16 + QK_K/4, "wrong q2_K block size/padding");
      |               ^~~~~~
In file included from /home/zhouwenyuan/llama.cpp/k_quants.c:1:
/home/zhouwenyuan/llama.cpp/k_quants.h:26:15: error: expected declaration specifiers or '...' before 'sizeof'
   26 | static_assert(sizeof(block_q2_K) == 2*sizeof(ggml_fp16_t) + QK_K/16 + QK_K/4, "wrong q2_K block size/padding");

解决办法：

替换static_assert为_Static_assert

3. 链接错误

在编译过程中的链接阶段:

~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: ~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `memcpy@GLIBC_2.14'
~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: ~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `aligned_alloc@GLIBC_2.16'
~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/../../../../x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: ~/.conda/envs/gcc9.5/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/9.5.0/libstdc++.so: undefined reference to `clock_gettime@GLIBC_2.17'

通过一番艰苦搜索，终于在这篇帖子找到了办法，原来是因为安装的glibc版本太低(2.12)，但链接符号的库版本过高(2.14,2.16,2.17)导致了这个问题，所以只需安装高版本的glibc库即可。

解决办法：

conda install 'sysroot_linux-64=2.17' -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

这一问题也让我突然明白，前面的两个错误应该也是引用了低版本的sysroot导致的，把代码和参数调回去，果然问题没有再出现。

另外这篇帖子也给人启发，原来Miniforge中那么多的发布版本，其中的那个Mamba能够更快地解析远程仓库信息，难怪conda每次运行install都那么慢！而且miniconda和miniforge的解析也容易出现问题，比如上面的错误，安装gxx-9.5.0并竟然没有自动引用高版本的sysroot。

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THE END

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