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我正在开发一个需要进行大量线性代数计算的程序。

现在我正在使用LAPACK/BLAS例程，但我需要利用我的机器（24 核 Xeon X5690）。

我发现了像pblas和scalapack这样的项目，但它们似乎都专注于分布式计算和使用 MPI。

我没有可用的集群，所有计算都将在单个服务器上完成，使用 MPI 看起来有点矫枉过正。

有人对此有什么建议吗？

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正如@larsmans（例如 MKL）所提到的，您仍然使用 LAPACK + BLAS 接口，但您只需为您的平台找到一个经过调整的多线程版本。MKL 很好，但是很贵。其他开源选项包括：

  • OpenBLAS / GotoBLAS，Nehalem 支持应该可以正常工作，但还没有对 westmere 的调整支持。多线程处理得很好。
  • Atlas：在安装时自动调整到您的架构。对于“典型”矩阵（例如，方形 SGEMM）可能较慢，但对于奇数情况可能会更快，对于 westmere 甚至可能击败 OpenBLAS/GotoBLAS，我自己还没有测试过。主要针对串行情况进行了优化，但确实包括并行多线程例程。
  • Plasma - 专为多核设计的 LAPACK 实现。

我也同意马克的评论；根据您使用的 LAPACK 例程，使用 MPI 的分布式内存实际上可能比多线程更快。BLAS 例程不太可能出现这种情况，但对于更复杂的事情（比如 LAPACK 中的特征值/向量例程），值得测试。虽然 MPI 函数调用确实是一种开销，但在分布式内存模式下执行操作意味着您不必担心错误共享、同步访问共享变量等。

于 2012-04-05T12:54:15.213 回答
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考虑使用英特尔 MKL。OpenBLAS也可以很快，虽然我还没有在 > 四核机器上运行它。

于 2012-04-05T09:19:04.770 回答