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、深度学习等领域。 Eigen是一个C++模板库,...
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、深度学习等领域。 Eigen是一个C++模板...
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_...
http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multiplication-among-openblas-intel-mkl-and-eigen 分布式机器学习 signa http://www.comp.nus.edu.sg/~dbsystem/singa/install/2015/01/20/install/
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
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 ...
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。
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...