#define EIGEN_USE_MKL_ALL#define EIGEN_VECTORIZE_AVX2#include<Eigen/Dense>importstd;intmain(){// 设置启用运行时动态调度线程omp_set_dynamic(1);omp_set_num_threads(std::thread::hardware_concurrency());Eigen::MatrixXdA=Eigen::MatrixXd::Random(300,300);Eigen::MatrixXdB=Eigen::MatrixXd::Rand...
2.调用MKL 在所有使用了Eigen的文件里面添加,注意,宏定义一定要在#include <Eigen/Dense>之前。 #define EIGEN_USE_MKL_ALL#define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2#include"mkl.h"#include<Eigen/Dense> 2.CMakeLists.txt撰写 # CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(eigen_mkl) # set(C...
科学计算库(BLAS,LAPACK,MKL,EIGEN) 函数库接口标准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的向量乘法、矩阵乘法的函数库(该库没有对运算做过多优化)。后来该代码库对应的接口规范被称为BLAS。 (注:NetLib是一个古老的代码社区,https://...
结论:Eigen3 使用静态矩阵时,小矩阵 Eigen3 更快,大矩阵 mkl blas 更快。 如果 Eigen3 使用动态矩阵,无论矩阵大小,都是 mkl blas 更快。使用 c++ new 一块数组内存,使用 Eigen::Map 将其和 Eigen::Matrix 绑…
简介:自Eigen 3.3版本以及以后,任何F77兼容的BLAS或LAPACK库都可以用作稠密矩阵乘积和稠密矩阵分解的后端。例如,可以在OSX上使用Intel® MKL,Apple的Accelerate框架,OpenBLAS,Netlib LAPACK等。请务必查看此页面以进一步讨论关于使用Intel® MKL(也包括VML,PARDISO等)的具体用法。
从图中可以看出,OpenBLAS的性能最好,MKL的表现也很不错,而EIGEN的表现却很糟糕。 多线程版本 在多线程的测试中,我们采用多个CPU核心来做矩阵乘法运算,所有的结果也同样采用5轮训练,我们采用的CPU核数分别是8,16,32,48。 Cores = 8 Cores = 16 Cores = 32 ...
using namespace Eigen; // 使用Eigen+Intel MKL int main(int argc, char *argv[]) { MatrixXd a = MatrixXd::Random(1000, 1000); // 随机初始化矩阵 MatrixXd b = MatrixXd::Random(1000, 1000); double start = clock(); MatrixXd c = a * b; // 乘法好简洁 ...
【Eigen 下MKL使用】在Ubuntu系统下 基于Eigen使用MKL框架和openMP框架(Qt Creator),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Nlopt库Eigen库以及MKL的使用心得 技术标签:库 写这篇文章的目的主要是为了过一段时间忘记了的时候 可以回顾一下 省得忘的死死的.. 希望有用到它的朋友 可以共同讨论.. 首先接受一下Nlopt这个库: 它是一个可以实现二次规划的C++库. 这个库配置非常简单稍后会上传库的源码 值得说明的是 这个库本人下载下来...
lapack也是netlib用fortan编写的代码库实现了高级的线性运算功能例如矩阵分解求逆等底层是调用的blas代码库 科学计算库( BLAS, LAPACK, MKL, EIGEN) 函数库接口标准: BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和 LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的向量乘法、矩阵乘法的函数库(该库...