OpenBLAS: 是一个高性能多核 BLAS 库,是 GotoBLAS2 1.13 BSD 版本的衍生版。OpenBLAS 的编译依赖系统环境,并且没有原生单线程版本,在实验这哦那个,通过设置 OMP_NUM_THREADS=1 来模拟单线程版本,可能会带来一点点的性能下降。 每个测试程序的编译都采用 “-O4 -msse2 -msse3 -msse4” 优化, 通过设置 OMP_...
OpenBLAS和Eigen 3.3.4的cblas API定义冲突 OpenBLAS和Eigen是两个与数学计算相关的开源库。 OpenBLAS是一个高性能的开源基础线性代数子程序库,它提供了一系列的线性代数操作,如矩阵乘法、矩阵向量乘法等。OpenBLAS的优势在于它能够充分利用多核处理器的并行计算能力,从而加速数学计算的速度。它适用于科学计算、机器学习...
OpenBLAS 0.3.18,动态库 Eigen 3.4.0,头文件 3 数据 4 个随机数矩阵 import numpy as np np.random.seed(30) m10 = np.random.randint(10000, size=(10, 10)) m100 = np.random.randint(10000, size=(100, 100)) m1000 = np.random.randint(10000, size=(1000, 1000)) m10000 = np.random.ran...
就我的测试环境而言,Intel MKL 和 OpenBLAS 似乎是矩阵相乘运算方面性能最佳的 BLAS 库,在多核以及不同规模的矩阵方面都具有较好的伸展性和稳定性,而对于单线程情况,OpenBLAS相比 MKL 在性能上有一定提升。
关于cblas API定义冲突的问题,cblas是一个用于调用基础线性代数子程序库的C语言接口。OpenBLAS和Eigen都提供了对cblas API的实现,因此可能会出现定义冲突的情况。解决这个问题的方法是在使用OpenBLAS和Eigen时,需要确保它们的cblas API的定义不会发生冲突。可以通过调整编译选项、修改代码或者使用不同的版本来解决冲突。
结论 就我的测试环境而言,Intel MKL 和 OpenBLAS 似乎是矩阵相乘运算方面性能最佳的 BLAS 库,在多核以及不同规模的矩阵方面都具有较好的伸展性和稳定性,而对于单线程情况,OpenBLAS相比 MKL 在性能上有一定提升。 本文参考gcdart的文章,代码可以下载。
eigen的后端都可以用openblas或者mkl的,cuda印象中也支持 2022-11-18 回复9 XZiar 关于alignment部分,有些问题。 “结构体含有Eigen类型的成员变量”这个主要是需要给自己的类重载new/delete来保证堆上分配空间时对齐。 STL容器同理,默认用自己的allocator不保证堆上内存对齐。 但是,这都是讲堆上分配需...
开源社区对对BLAS/LAPACK的实现,比较著名是 ATLAS(Automatically Tuned Linear Algebra Software)和OpenBLAS。它们都实现了BLAS的全部功能,以及LAPACK的部分功能,并且他们都对计算过程进行了优化。 商业函数库 商业公司对BLAS/LAPACK的实现,有Intel的MKL,AMD的ACML。他们对自己的cpu架构,进行了相关计算过程的优化,实现算法...
为什么推荐使用mkl,我印象比较深的是fftw3,号称是世界上最快的fft代码,但是我测试后发现mkl里提供的类fftw3接口还要略快一点。另外mkl的函数覆盖比openblas广得多,像稀疏矩阵、带状矩阵求逆、分解的函数都有,极大减小了我的工作量,也不需要额外引入其它依赖。
Eigen库是一个高性能的线性代数库,适用于C++语言。它可以与其他数学库进行比较,如OpenBLAS、MKL、Armadillo等。相比于其他数学库,Eigen库具有以下优点:1. 高性能:...