autopas/autopas-build-archer
autopas
自动构建
提供用于构建AutoPas库的Docker镜像，包含archer数据竞争检测器等工具，支持多种构建环境和功能需求，如不同编译器构建、代码覆盖率分析及文档生成。
1 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：autopas仓库类型：镜像最近更新：2 个月前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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请先阅读并遵守：https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
AutoPas-Dockerfiles
镜像概述和主要用途
本仓库提供多种用于https://github.com/AutoPas/AutoPas库的Dockerfile，按功能任务分类存放于不同目录。预构建镜像可在https://hub.docker.com/r/autopas/获取，主要用于简化AutoPas库的构建过程，无需手动安装依赖，并支持Jenkins自动化测试等场景。
核心功能和特性
buildenv目录
buildenv目录下的文件用于构建AutoPas库，生成的镜像可直接用于构建，无需本地安装依赖，同时被Jenkins用于AutoPas库的测试。
archer
用于检查OpenMP数据竞争，基于https://github.com/llvm/llvm-project/tree/master/openmp/tools/archer/。包含以下工具：
- make
- ccache
- cmake
- ninja
- clang v10
- 带archer的llvm openmp库（v10）- 使用clang编译时自动加载
重要：建议设置环境变量 export TSAN_OPTIONS="ignore_noninstrumented_modules=1"。
clang
用于使用clang构建AutoPas库。包含工具：
- make
- ccache
- cmake
- ninja
- clang v6.0
- libomp
- clang-format-6.0
code-coverage
用于代码覆盖率分析，可构建AutoPas的代码覆盖率版本。包含工具：
- python
- gcc
- cmake
- ninja
- lcov + gcov
- gcovr
- ccache
cuda
用于使用CUDA构建AutoPas库。包含工具：
- make
- cmake
- ninja
- cuda v10.0
doxygen
用于构建Doxygen文档。包含工具：
- make
- cmake
- doxygen
- graphviz
gcc
用于使用gcc构建AutoPas库。包含工具：
- gcc7
- make
- cmake
- ninja
- mpich
- ccache
使用场景和适用范围
- 自动化测试：Jenkins使用镜像进行AutoPas库的自动化测试
- 数据竞争检查：通过archer镜像检测OpenMP代码中的数据竞争
- 多编译器构建：支持clang、gcc、CUDA等多种编译器环境
- 代码质量分析：通过code-coverage镜像生成代码覆盖率报告
- 文档生成：使用doxygen镜像构建AutoPas的API文档
其他用途
提供的Doxygen镜像及Doxyfiles可扩展用于其他项目的构建需求，可自由获取并适配个人使用场景。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 autopas-build-archer 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/autopas/autopas-build-archer:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull autopas/autopas-build-archer:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"
