CMake构建学习笔记29-SuiteSparse库的构建

1 介绍

在上一篇文章《CMake构建学习笔记26-OpenBLAS库的构建》中介绍的OpenBLAS是用来解决稠密矩阵相关问题的，例如数值优化中的最小二乘问题。但是如果问题模型中的已知参数太多，就会导致求解的矩阵中存在大量的零值，直接使用常规的稠密矩阵方法求解不仅速度慢，对内存资源的消耗也是一个问题。这种存在大量的零值的矩阵就是稀疏矩阵，会采用一些专门的方法优化这一类问题的求解。
SuiteSparse 就是一个用于高效求解稀疏矩阵相关的问题的开源软件包集合。它由 Timothy A. Davis 教授开发和维护，被广泛应用于科学计算、工程仿真、图论、机器学习等领域。
2 构建

SuiteSparse需要3个依赖库：OpenBLAS、gmp 和 mpfr ，正好这三个依赖库我们在前面的文章《CMake构建学习笔记26-OpenBLAS库的构建》和《CMake构建学习笔记28-gmp&mpfr库的构建》中都介绍过，这里就不再赘叙了。
还是使用本系列文章(《CMake构建学习笔记-目录》)实现的自动化工具 BuildCppDependency 来构建 SuiteSparse。在 Windows 平台下输入指令：

1. ./BuildCppDependency.ps1 `
2.   -Generator "Visual Studio 16 2019" `
3.   -InstallDir "$env:GISBasic" `
4.   -SymbolDir "$env:GISBasic/symbols" `
5.   -Install SuiteSparse

复制代码

在 Linux (Ubuntu) 平台下输入指令：

1. ./build.sh -install SuiteSparse -installdir "$GISBasic"

复制代码

进一步看一下 Windows 下的构建脚本，主要是为了看一下 CMake 构建参数：

1. # SuiteSparse.ps1
2. param(   
3.     [string]$Name = "SuiteSparse-7.11.0",
4.     [string]$SourceDir = "../Source",
5.     [string]$Generator,
6.     [string]$InstallDir,  
7.     [string]$SymbolDir,  
8.     [bool]$Force = $false,        # 是否强制重新构建
9.     [bool]$Cleanup = $true        # 是否在构建完成后删除源码和构建目录
10. )
12. # 目标文件
13. $DllPath = "$InstallDir/bin/umfpack.dll"
15. # 依赖库数组
16. $Librarys = @("OpenBLAS", "gmp", "mpfr")  
18. # 符号库文件
19. $PdbFiles = @(
20.     "SuiteSparse_config/RelWithDebInfo/suitesparseconfig.pdb"
21.     "Mongoose/RelWithDebInfo/suitesparse_mongoose.pdb"
22.     "AMD/RelWithDebInfo/amd.pdb"
23.     "BTF/RelWithDebInfo/btf.pdb"
24.     "CAMD/RelWithDebInfo/camd.pdb"
25.     "CCOLAMD/RelWithDebInfo/ccolamd.pdb"
26.     "CHOLMOD/RelWithDebInfo/cholmod.pdb"
27.     "COLAMD/RelWithDebInfo/colamd.pdb"
28.     "CXSparse/RelWithDebInfo/cxsparse.pdb"
29.     "GraphBLAS/RelWithDebInfo/graphblas.pdb"   
30.     "KLU/RelWithDebInfo/klu.pdb"
31.     "LAGraph/dlls/RelWithDebInfo/lagraph.pdb"
32.     "LAGraph/dlls/RelWithDebInfo/lagraphx.pdb"
33.     "LDL/RelWithDebInfo/ldl.pdb"
34.     "ParU/RelWithDebInfo/paru.pdb"
35.     "RBio/RelWithDebInfo/rbio.pdb"
36.     "SPEX/RelWithDebInfo/spex.pdb"
37.     "SPEX/RelWithDebInfo/spexpython.pdb"
38.     "SPQR/RelWithDebInfo/spqr.pdb"
39.     "UMFPACK/RelWithDebInfo/umfpack.pdb"
40. )
42. # 额外构建参数
43. $CMakeCacheVariables = @{
44.     SUITESPARSE_REQUIRE_BLAS = "ON"
45.     SUITESPARSE_USE_64BIT_BLAS = "ON"   
46.     BUILD_TESTING = "OFF"
47.     BUILD_STATIC_LIBS = "OFF"
48.     BUILD_SHARED_LIBS = "ON"
49.     SUITESPARSE_USE_FORTRAN = "ON"
50.     SUITESPARSE_C_TO_FORTRAN = "(name,NAME) name##_"
51. }
53. . ./build-common.ps1 -Name $Name `
54.     -SourceDir $SourceDir `
55.     -InstallDir $InstallDir `
56.     -SymbolDir $SymbolDir `
57.     -Generator $Generator `
58.     -TargetDll $DllPath `
59.     -PdbFiles $PdbFiles `
60.     -CMakeCacheVariables $CMakeCacheVariables `
61.     -MultiConfig $true `
62.     -Force $Force `
63.     -Cleanup $Cleanup `
64.     -Librarys $Librarys

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这几个构建参数比较关键，否者容易构建失败，这里就详细说明一下：

• SUITESPARSE_REQUIRE_BLAS = "ON"：强制要求在构建 SuiteSparse 时链接 BLAS/LAPACK 库。
  
• SUITESPARSE_USE_64BIT_BLAS = "ON"：启用对 64 位整数索引的 BLAS/LAPACK 接口 的支持（也称为 ILP64 模式）。默认的 BLAS/LAPACK 使用 32 位整数，当处理超大规模稀疏矩阵时，链接的 OpenBLAS 必须编译为 ILP64 版本，否则会出现链接错误或运行时崩溃。
  
• BUILD_TESTING = "OFF"：禁用测试程序的构建。
  
• BUILD_STATIC_LIBS = "OFF"/BUILD_SHARED_LIBS = "ON"：只构建动态链接库，不构建静态库。
  
• SUITESPARSE_USE_FORTRAN = "ON"：使用传统的 Fortran 风格 BLAS/LAPACK 接口（如函数名为 dgemm_, dpotrf_ 等）来链接外部库。
  
• SUITESPARSE_C_TO_FORTRAN = "(name,NAME) name##_"：定义 C 函数如何调用 Fortran 子程序的命名转换规则。
  

尽管在构建 OpenBLAS 的时候，没有使用 Fortran 来构建，但是处于兼容性，OpenBLAS还是会提供 Fortran 接口。这里设置了使用传统的 Fortran 风格来调用 BLAS/LAPACK 接口，但是 SuiteSparse 本身是 C 实现的，因此调用 Fortran 接口需要对接口命名进行转换。
3. 其他

系列文章：《CMake构建学习笔记-目录》
构建工具: Github地址，GitCode地址
二进制构建结果：Github地址，GitCode地址

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