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我的应用程序的一部分使用 tensorflow 来加载模型。应用程序代码使用 tensorflow2.3 使用 devtoolset-7 编译。在尝试运行我的应用程序二进制文件时，它在使用堆栈跟踪加载 libtensorflow_cc.so 时崩溃

Illegal instruction.
0x00007ffff3712210 in nsync::nsync_mu_init(nsync::nsync_mu_s_*)


12:56
Program received signal SIGILL, Illegal instruction.
0x00007ffff3712210 in nsync::nsync_mu_init(nsync::nsync_mu_s_*) ()
   from /lib64/libtensorflow_cc.so.2
Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install controller-1.0.0-20201014_19_13_07.x86_64
(gdb) bt
#0  0x00007ffff3712210 in nsync::nsync_mu_init(nsync::nsync_mu_s_*) ()
   from /lib64/libtensorflow_cc.so.2
#1  0x00007fffea72df4e in tensorflow::monitoring::Gauge<bool, 0>::Gauge(tensorflow::monitoring::Met
ricDef<(tensorflow::monitoring::MetricKind)0, bool, 0> const&) ()
   from /lib64/libtensorflow_cc.so.2
#2  0x00007fffea72e1f4 in tensorflow::monitoring::Gauge<bool, 0>* tensorflow::monitoring::Gauge<boo
l, 0>::New<char const (&) [39], char const (&) [38]>(char const (&) [39], char const (&) [38]) ()
   from /lib64/libtensorflow_cc.so.2
#3  0x00007fffea3d0f7d in _GLOBAL__sub_I_context.cc () from /lib64/libtensorflow_cc.so.2
#4  0x00007ffff7dea9b3 in _dl_init_internal () from /lib64/ld-linux-x86-64.so.2
#5  0x00007ffff7ddc17a in _dl_start_user () from /lib64/ld-linux-x86-64.so.2
#6  0x0000000000000002 in ?? ()

/proc/cpuinfo 中的标志是

flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology nonstop_tsc eagerfpu pni pclmulqdq ssse3 f ma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpc id_single ssbd ibrs ibpb stibp fsgsbase tsc_adjust bmi1 hle avx2 smep bmi2 erms invpcid rtm rdseed adx smap xsaveop t arat md_clear spec_ctrl intel_stibp arch_capabilities

谁能帮助我理解这个问题？

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1 回答 1

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张量流在 x86 平台上大量使用 AVX 指令。如果二进制文件是使用zmm寄存器的 AVX512 编译的，则二进制文件可以在支持硬件上运行。因此，根据要求通过以下方式检查指令集的评论

  1. objdump -M intel -S /usr/lib64/libtensorflow.so.2 | grep -i zmm和
  2. print $pc在 GDB 中隔离指令。

注意：根据从 Broadwell (no AVX512) 到 Skylake (AVX512) 的更新已经解决了这个问题。

于 2020-11-04T14:53:45.030 回答