问题标签 [blas]
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c++ - 将 Boost UBLAS blas-1 应用于矩阵
如何在 boost::numeric::ublas 矩阵上应用 1 级 blas？例如，我想计算最大条目或所有条目的总和。在矩阵上使用 norm_1 或 norm_inf 不会产生编译器错误，但会返回（在我看来）任意结果。我正在使用提升 1.42
c - 将 GotoBLAS2 与 C 一起使用
我是 C 编码的新手，但我编写了一个用于模拟神经网络的 Matlab 程序，我希望将其转换为 C 代码，因为我们的超级计算机集群不允许同时运行多个 Matlab 模拟。为此，我找到了 GotoBLAS 来处理矩阵数学。
不幸的是，我不确定如何使用它，因为我在 C 和使用外部库方面没有很多经验。我假设'dgemm'是GotoBLAS中的一个函数，来自阅读BLAS指南pdf。我已经能够成功编译 GotoBLAS，但是当我这样做时：
我收到以下消息：
据我了解，我应该包含.h来自 GotoBLAS 的一些文件（或者可能不包含），但我不确定是哪个文件（或者这是否正确）。
对此的任何帮助将不胜感激。如果需要更多信息，请告诉我。
visual-studio-2008 - 适用于 Intel 架构的 GotoBLAS - 寻求 Visual Studio 2008 的下载链接和编译指南
现在我正在编译 Eigen 以用于我的应用程序中的线性代数计算。但是，我更喜欢使用 GotoBLAS Intel 版本以获得最佳性能。
有没有一种简单的方法来 (a) 获取必要的源代码并 (b) 在 Visual Studio 2008 中编译它？我在网上找到了 GotoBLAS2，但它似乎是为微架构设计的，我不确定如何在 VS 中轻松编译它以在 C++ 环境中使用。
建议将不胜感激，非常感谢您的时间。
c++ - 基准测试（python vs. c++ using BLAS）和（numpy）
我想编写一个广泛使用 BLAS 和 LAPACK 线性代数功能的程序。由于性能是一个问题，我做了一些基准测试并想知道我采用的方法是否合法。
可以这么说，我有三个参赛者，想用一个简单的矩阵-矩阵乘法来测试他们的表现。参赛者是：
- Numpy，仅使用
dot. - Python，通过共享对象调用 BLAS 功能。
- C++，通过共享对象调用 BLAS 功能。
设想
我为不同的维度实现了矩阵-矩阵乘法i。i从 5 运行到 500，增量为 5 和矩阵m1，m2设置如下：
1. 麻木
使用的代码如下所示：
2. Python，通过共享对象调用BLAS
带功能
测试代码如下所示：
3.c++，通过共享对象调用BLAS
现在 c++ 代码自然要长一些，所以我将信息减少到最低限度。
我用
我这样测量时间gettimeofday：
哪里j是一个循环运行 20 次。我计算过去的时间
结果
结果如下图所示：
问题
- 你认为我的方法是公平的，还是我可以避免一些不必要的开销？
- 您是否期望结果会显示 c++ 和 python 方法之间存在如此巨大的差异？两者都使用共享对象进行计算。
- 由于我更愿意在我的程序中使用 python，所以在调用 BLAS 或 LAPACK 例程时我可以做些什么来提高性能？
下载
完整的基准测试可以在这里下载。（JF Sebastian 使该链接成为可能^^）
c++ - 使用 BLAS 将实矩阵与复向量相乘
如何使用 Blas 将实数矩阵与复数向量相乘？当我使用 ccsrgemv() 之类的函数时，会出现类型不匹配错误？
c++ - BLAS中的元素向量向量乘法？
有没有办法用 BLAS、GSL 或任何其他高性能库进行元素向量乘法？
objective-c - Using BLAS or LAPACK with Xcode
I'm looking for a good guide on how to incorporate BLAS or LAPACK functions into my Objective C Program developed through Xcode. The only sources I can find online of programs in BLAS/LAPACK are written in Fortran - this is confusing. How does one make use of BLAS/LAPACK and still code in Objective C? Are there any online examples/guides? I want to be able to perform matrix operations where elements of the matrix have complex values.
Cheers,
Shaddy
python - 在 Python 中使用多线程 blas 实现和多处理是否值得？
假设我有一台 16 核的机器，以及一个令人尴尬的并行程序。我使用了许多 numpy 点积并添加了 numpy 数组，如果我不使用多处理，那将是一件很容易的事：确保 numpy 是针对使用多线程的 blas 版本构建的。但是，我正在使用多处理，并且所有内核一直在努力工作。在这种情况下，使用多线程 blas 有什么好处吗？
大多数操作是（blas）类型 1，有些是类型 2。
c - 如何使用 blas 以最佳方式转置矩阵？
我正在做一些计算，并对不同 BLAS 实现的力量和弱点进行一些分析。但是我遇到了一个问题。
我正在测试 cuBlas，在 GPU 上做 linAlg 似乎是个好主意，但有一个问题。
使用列主要格式的 cuBlas 实现，由于这不是我最终需要的，我很好奇是否有一种方法可以使 BLAS 进行矩阵转置？
lisp - Lapack 通过方案
我正在寻找一种具有合理的 BLAS 和 LAPACK 接口包的方案实现，即支持 Golub 和 Van Loan 的“矩阵计算”中描述的 API 子集的方案实现。这将至少包括所有 BLAS 操作、主要分解（SVD、LU、QR、Cholesky）以及为方便起见，最小二乘。我可以看到 Chicken 和 Racket 有一些东西，但它没有涵盖上述内容。有谁知道实现这一点的可移植库的实现？