[hellollvm] 学习编译libc++时的头文件处理 (35)

7 breakpoint keep y 0x0000555566b0a635 in clang::Parser::ParseDeclGroup(clang::ParsingDeclSpec&, clang::DeclaratorContext, clang::ParsedAttributes&, clang::Parser::ParsedTemplateInfo&, clang::SourceLocation*, clang::Parser::ForRangeInit*)
at /home/zzy/Program/llvm-project/clang/lib/Parse/ParseDecl.cpp:2459
stop only if Tok.Loc==341254

开始学Clang对libc++的i编译

在切换出对locale_base_api/bsd_locale_fallbacks.h

于是我得到新的断点

明天继续学习

听 PyTorch Europe 2026，来自 Meta 的 Anshul Sinha 发表了一场闪电演讲，介绍了如何通过单网格维度策略（Single Mesh Dim Strategies）和分片验证器（Sharding Validator）简化 DTensor 的分片传播实现。他指出，DTensor 分片传播是实现全算子覆盖的主要瓶颈——添加或修复算子策略既复杂又容易出错，缺失的规则往往以意外的重分片和额外集合通信的形式暴露出来。其核心问题在于现有规则将语义正确性（算子合法的输入/输出分片组合）与搜索空间剪枝（避免 N 维网格上的组合爆炸）混为一谈。他展示了一个已合入的原型方案，将这两个关注点分离：每个算子只需针对单个网格维度指定合法的放置组合，基础设施层负责将其扩展、组合到完整网格并选择低开销策略。对于贡献者而言，这提供了一条清晰的路径，可以将现有的 op_strategies重构为更易审查和扩展的单维度规则。他还介绍了一种基于真值表的分片验证器，能够系统地测试各种形状和分片规格，以检验规则的健全性与完备性，并标记因规则缺失导致的不必要重分片和集合通信。该工作旨在帮助社区更快速、更有信心地贡献代码，从而提升 DTensor 算子覆盖的正确性和广度。