小米10/10Pro 省电模式必现闪退：__kmp_abort_process

[ijero]

error log | 日志或报错信息 | ログ

Fatal signal 6 (SIGABRT), code -1 (SI_QUEUE) in tid 31959 (thread-pool-1), pid 31478 (om.timehut.ncnn)
pid: 31478, tid: 31959, name: thread-pool-1  >>> com.timehut.ncnn <<<
      #01 pc 0000000000b19260  /data/app/~~DewB4Z9g4BUSPMAa4ro2Zw==/com.timehut.ncnn-g1R4w3hYqG12Txs5VaOSeQ==/base.apk!libtimehut-ai.so (offset 0x23ce000) (__kmp_abort_process+52) (BuildId: 91d74b3087e79f0d9d64fe036c708f7533cc5462)

context | 编译/运行环境 | バックグラウンド

ncnn版本：ncnn-20220729-android-vulkan
Android Studio Electric Eel | 2022.1.1 Beta 4
NDK ：24.0.8215888
运行环境：小米10/小米10 Pro，省电模式

how to reproduce | 复现步骤 | 再現方法

1. 省电模式每次必现闪退，测试发现只要调用System.loadLibrary加载ncnn编译好的so库就会闪退
2. 代码如下

more | 其他 | その他

    init {
        System.loadLibrary("timehut-ai")
    }

[nihui]

麻烦测试下这个pr能否修复
#4370

[ijero]

麻烦测试下这个pr能否修复 #4370

试了仍然出现问题，目前我正在排查是调用哪个API出现的

[nihui]

麻烦测试下这个pr能否修复 #4370

试了仍然出现问题，目前我正在排查是调用哪个API出现的

setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);

这样子能解决吗

[ijero]

麻烦测试下这个pr能否修复 #4370

试了仍然出现问题，目前我正在排查是调用哪个API出现的

setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);

这样子能解决吗

还是不行，我在ncnn::Net.load_model之前加的，位置对不对？

[nihui]

麻烦测试下这个pr能否修复 #4370

试了仍然出现问题，目前我正在排查是调用哪个API出现的

setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);

这样子能解决吗

还是不行，我在ncnn::Net.load_model之前加的，位置对不对？

这里添加试试？

JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM* vm, void* reserved)
{
    // here
    setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);
    return JNI_VERSION_1_4;
}

[nihui]

#4370 更新了新的方法

[ijero]

麻烦测试下这个pr能否修复 #4370

试了仍然出现问题，目前我正在排查是调用哪个API出现的

setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);

这样子能解决吗

还是不行，我在ncnn::Net.load_model之前加的，位置对不对？

这里添加试试？

JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM* vm, void* reserved)
{
    // here
    setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1);
    return JNI_VERSION_1_4;
}

你好，添加之后发现省电模式下直接走不到JNI_OnLoad就闪退了，关闭省电模式能走进去

[nihui]

@nihui 这是我的Java到JNI的入口文件，除了JNI_OnLoad，Java_com_timehut_ai_core_Ncnn_loadModel方法是最初进入的方法，loadModel间接调用了ncnn::Net的load_model方法，请帮忙看下有没有问题。

这个问题和你的调用代码无关，是底层问题，稍后我用 #4370 打包个新版本你来试试

[ijero]

好的，谢谢了

[nihui]

好的，谢谢了

https://github.com/nihui/ncnn/releases/tag/20221125

[ijero]

好的，谢谢了

https://github.com/nihui/ncnn/releases/tag/20221125

现在报错不一样了

Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0 in tid 22501 (thread-pool-1), pid 21984 (om.timehut.ncnn)
pid: 21984, tid: 22501, name: thread-pool-1  >>> com.timehut.ncnn <<<
      #01 pc 0000000000b4fb50  /data/app/~~FS-fxbLnKh4bQ5LCYZt_fQ==/com.timehut.ncnn-aVcIvzfrWAAuv4FJMPyV7Q==/base.apk!libtimehut-ai.so (offset 0xb58000) (__kmp_env_get+20) (BuildId: 11933aa8ea50cbffc55139f2bc62d504bc11fe20)
channel '83593c3 com.timehut.ncnn/com.timehut.ncnn.MainActivity (server)' ~ Channel is unrecoverably broken and will be disposed!
onTopAppChanged newApp=com.miui.home,oldApp=com.timehut.ncnn,mPersistentApp=null,innerApp=false

[nihui]

好的，谢谢了

https://github.com/nihui/ncnn/releases/tag/20221125

现在报错不一样了

Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0 in tid 22501 (thread-pool-1), pid 21984 (om.timehut.ncnn)
pid: 21984, tid: 22501, name: thread-pool-1  >>> com.timehut.ncnn <<<
      #01 pc 0000000000b4fb50  /data/app/~~FS-fxbLnKh4bQ5LCYZt_fQ==/com.timehut.ncnn-aVcIvzfrWAAuv4FJMPyV7Q==/base.apk!libtimehut-ai.so (offset 0xb58000) (__kmp_env_get+20) (BuildId: 11933aa8ea50cbffc55139f2bc62d504bc11fe20)
channel '83593c3 com.timehut.ncnn/com.timehut.ncnn.MainActivity (server)' ~ Channel is unrecoverably broken and will be disposed!
onTopAppChanged newApp=com.miui.home,oldApp=com.timehut.ncnn,mPersistentApp=null,innerApp=false

这个版本的包，不需要加前面issue里我提到的 setenv(“KMP_AFFINITY”, “disabled”, 1); 之类的代码了

[ijero]

好的，我再试试

[ijero]

还是一样哦，JNI_OnLoad整个方法我删掉了，全局搜setenv(，已经没有了

[nihui]

还是一样哦，JNI_OnLoad整个方法我删掉了，全局搜setenv(，已经没有了

kmp_set_defaults 代码也没有是吧

[ijero]

还是一样哦，JNI_OnLoad整个方法我删掉了，全局搜setenv(，已经没有了

kmp_set_defaults 代码也没有是吧

没有

[nihui]

ok，确认 cmakelists.txt 是使用 find_package(ncnn) 然后 target_link_libraries(xxx ncnn) 引用的 ncnn 库

以及截图中的堆栈只看到了一层，有没有更多的堆栈信息
加一下github readme首页第二个qq群交流

[ijero]

ok，确认 cmakelists.txt 是使用 find_package(ncnn) 然后 target_link_libraries(xxx ncnn) 引用的 ncnn 库

以及截图中的堆栈只看到了一层，有没有更多的堆栈信息 加一下github readme首页第二个qq群交流

加了 同意一下 我今天加过没有通过才来这里的[/捂脸]

[onion124567]

这个问题解决了吗，我也遇到了