void cblas_dgemm(const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, const CBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, const MKL_INT k, const double alpha, const double *a, const MKL_INT lda, const double *b, const MKL_INT ldb, const double beta, double *c, cons...
MKL库:cblas_dgemm之二 技术标签: 学习笔记#include "mkl.h" #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main() { int i = 0; double A[6] = { 1.0, 2.0, 1.0, -3.0, 4.0, -1.0 }; double B[4] = { 1.0, 2.0, 1.0, -3.0}; double C[6] = { 0.0 }; //...
cblas_dgemm()函数用于执行双精度浮点矩阵乘法(即,两个双精度浮点矩阵的乘法)。它是BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)库中的一部分,MKL实现了这个库。 函数原型: void cblas_dgemm(const enum CBLAS_ORDER Order, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB, const MKL_INT M, c...
void cblas_dgemm(const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, const CBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, const MKL_INT k, const double alpha, const double *a, const MKL_INT lda, const double *b, const MKL_INT ldb, const double beta, double *c, cons...
#include <stdio.h> #include "mkl_blas.h" int main() { const int dim=2; double a[4]={1.0,1.0,1.0,1.0},b[4]={2.0,2.0,2.0,2.0},c[4]; int m=dim,n=dim,k=dim,lda=dim,ldb=dim,ldc=dim; double al=1.0,be=0.0; cblas_dgemm(101,111,111,m,n,k,al,a,lda,b,ldb,be,c,ldc...
void cblas_dgemm (const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, const CBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, const MKL_INT k, const double alpha, const double *a, const MKL_INT lda, const double *b, ...
2018-08-01 15:51 − BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)库,是用Fortran语言实现的向量和矩阵运算库,是许多数值计算软件库的核心, 但也有一些其它的包装, 如cblas是C语言, 也有C++的包装, boost/ublas 是C++ template class的实现; 另外... 有梦就要去实现他 0 915 BLAS dgemm矩阵乘法的用法小注 ...
cblas_dgemm 这种写法常见于模块定义文件中，也就是DEF文件中。所以说user_example_list就好像是一个模块定义文件。为了编译链接库，这一次我们要使用Microsoft Visual Studio的 x86Native Tools Command Prompt for VS 工具。以管理员身份运行此工具后，我们进入创建目录，然后输入下面的命令 nmake libia32 threading=...
修改代码以利用MKL函数:MKL库提供了一系列优化的数学函数,可以加速您的数值计算。例如,您可以使用MKL库中的矩阵乘法函数cblas_dgemm来替代标准的矩阵乘法函数。通过这样做,您可以利用MKL的并行化和优化算法来提高计算性能。 运行并测试性能:完成以上步骤后,可以编译和运行您的应用程序,并使用性能分析工具来评估MKL的效果...
[9]; // 存储结果的矩阵 // 设置alpha和beta参数 double alpha = 1.0, beta = 0.0; // 调用cblas_dgemm函数进行矩阵乘法 cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, m, n, k, alpha, A, n, B, n, beta, C, n); // 打印结果矩阵C for (int i = 0; i < m * n; i+...