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是否有比较不同 BLAS（基本线性代数子程序）库的基准？我对单核和多核系统的稀疏矩阵乘法特别感兴趣？

我有一个用 C# 编写的项目，我需要对矩阵进行各种线性代数运算（如 LU 分解）。

由于该程序主要是为确认理论而创建的原型，因此 C# 实现就足够了（与可能更快的 C++ 相比），但我仍然希望有一个好的 BLAS 或 LAPACK 库可以为我节省一些编码。

长话短说，任何人都可以推荐一个免费/开源的 BLAS 或 LAPACK 库来与 .net 一起使用吗？

最好的问候埃吉尔。

更新：今天找到了Math.NET Numerics，看起来很有趣，有人有这方面的经验吗？

我正在寻找解决以下问题的算法：

我有两组向量，我想找到最接近从输入向量到输出向量的转换的矩阵。

向量是 3x1，所以矩阵是 3x3。

这是普遍的问题。我的特殊问题是我有一组 RGB 颜色，另一组包含所需的颜色。我正在尝试找到一个 RGB 到 RGB 的转换，这将使我的颜色更接近所需的颜色。

输入和输出向量之间存在对应关系，因此计算应该最小化的误差函数是容易的部分。但是我怎样才能最小化这个功能呢？

我知道 Blitz++ 通过广泛使用表达式模板和模板元程序获得了它的性能。但是在某些时候，您无法通过使用这些技术从代码中获得更多收益——您必须将一些浮点数相乘和相加。此时，您可以通过使用高度优化（尤其是针对特殊架构）的 BLAS 例程来获得最终的性能提升。Blitz++ 的当前实现是否尽可能使用 BLAS 例程？

我注意到 MATLAB 提供了 BLAS 和 LAPACK 标头等：

我想将它们用于我的编译代码，所以我尝试编译以下内容：

ex_blas.c

使用以下命令：

但这会返回一个错误：

blas.hMATLAB 提供的 MATLAB 之外的第 3 方应用程序是否可以使用？如果是，是什么导致了上述错误？

有没有人使用过 Core 2 Duo 处理器的预取指令？

我一直在为一系列 P4 机器成功使用（标准？）预取集（ , 等），但是在 Core 2 Duo 上运行代码时，指令似乎prefetchnta什么都不做，而且指令更少有效的。prefetcht1prefetcht(i)prefetchnta

我评估性能的标准是 BLAS 1 向量向量 (axpy) 操作的时序结果，当向量大小足够大以支持缓存外行为时。

英特尔是否引入了新的预取指令？

整数类型是否有等效的 dgemm （来自 BLAS）？我只知道用于双精度/单精度矩阵的 dgemm、sgemm，但希望将它用于整数类型的矩阵，例如 int（或 short int ...）。

注意：我不是在寻找涉及转换为 float/double 的解决方案，而是在寻找快速的库实现。

此外，dgemms 的相同问题（使用 strassen 算法）。

尝试对多大的系统进行线性回归是合理的？

具体来说：我有一个具有约 300K 样本点和约 1200 个线性项的系统。这在计算上可行吗？

我正在使用 R。我想prcomp在矩阵上运行。该代码在 Linux 机器上安装 R 时运行良好，但在另一个 Linux 机器上安装 R 时会中断。代码是

错误实例上的错误消息是

R 的两个实例都有R version 2.9.2 (2009-08-24)，据我所知，所有 R 库和环境变量也以相同的方式配置。

那么有人对可能出现的问题提出建议吗？那个错误代码是什么意思？（我在互联网上搜索并没有发现任何帮助......）提前非常感谢！

我正在尝试使用 CMake 构建一个依赖 blas 的程序，我正在使用以下方法检测 blas：

问题是，FindBLAS 需要一个 fortran 编译器并抱怨

由于我的机器（ATLAS Blas）上已经安装了 blas，并且还安装了 gfortran，我该如何启用 Fortran，或者是否有解决方法来找到 C 的 blas 库？