问题标签 [openblas]

我在Ubuntu 14.04 64 位的硕士论文中成功使用了犰狳和OpenBLAS（安装了犰狳和未安装）。性能非常令人印象深刻——我的代码主要由基本的矩阵运算组成。所有这些都是使用所有可用的线程进行的。

现在我尝试在 Visual Studio 2013 的Windows 7 64 位机器上使用带有 OpenBLAS 的 Armadillo。我在网上找到了一些帮助并成功添加了PThread库。代码本身可以工作，但性能很差。我使用1000x1000矩阵测试了三个基本运算——加法、乘法和逐元素乘法。在这三个中，只有经典乘法会使用所有 CPU 能力。另外两个使用 25% 的 CPU，这表明它们在单线程上运行。

对于 Ubuntu，我没有遇到过这种行为。有人有什么建议吗？我没有看到任何链接，有人有类似的问题。

我目前正在尝试遵循一个简单的示例，以使用 cython 的 prange 并行化循环。我已经安装了允许使用 openmp 的 OpenBlas 0.2.14，并针对 openblas 从源代码编译了 numpy 1.10.1 和 scipy 0.16。为了测试库的性能，我遵循以下示例： http: //nealhughes.net/parallelcomp2/。要计时的功能是从站点复制的：

该代码的作者报告了以下 4 个内核的加速：

当我在我的机器（带有 osx 10.10 的 macbook pro）上运行这些示例时，我得到以下导出时间OMP_NUM_THREADS=1

并且对于OMP_NUM_THREADS=4

我在 openSuse 机器上看到了同样的行为，因此我提出了问题。作者如何在我的 2 个系统上的 4 个线程上运行相同的代码时获得 4 倍的速度。

生成的设置脚本*.c & .so也与博客中使用的相同。

如果有人可以向我解释为什么会发生这种情况，那就太好了。

我在linux上编译过OpenBlas0.2.14，在我的CNN代码中使用了OpenBlas库，当我将代码提交到服务器（CentOS6.5，gcc4.4.7，g++4.4.7，glibc2.12）时，我得到了以下错误：

但是，在我的 CentOS6.5（与服务器相同的 gcc、g++、glibc 配置）中，它没有问题，这是怎么发生的，有人可以帮助我吗？

When importing theano, python gives this warning. I setup theano according to this link. http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html

Numpy and Scipy imports are OK. but i'm stuck with BLAS.?

I clone to my computer OpenBLAS from github. how i add blas to environment variables ( "path" ) ?

突然之间，我无法导入 numpy：

我正在运行 numpy ，Anaconda 1.10.1-py27_0但我遇到了同样的问题1.9.3-py27_0

有什么线索吗？

编辑：试图找出我使用的版本是什么：

所以似乎图书馆不在那里。

我使用的是 Windows 10 64bit，并且已经安装了 theano。我已经从以下网址下载了 OpenBLAS：http: //sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.15/OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32.zip/download并将 libopenblas.dll 放入C:\openblas and other dll文件minGW64_dll中

我的.theanorc文件：

当我尝试跑步时C:\Anaconda2\Lib\site-package\theano\misc\check_blas.py

我得到了这样的东西：

没看懂，不过上面写着：

这是对的吗？还是有什么错误？

我尝试使用命令打印 ldflags

我想我得到了正确的输出

那么，为什么当我使用 check_blas.py 进行测试时，我的 openblas 状态不可用？

我是 Theano 的新手，所以我希望这里的任何人都可以帮助我，谢谢

我正在使用 Armadillo 和 OpenBLAS 进行线性代数运算。对于示例代码，我使用以下命令链接这些库：

代码已编译并成功运行。因此，为了将这些库与 CodeBlocks 链接，我使用了链接器设置和搜索目录选项来指定库的位置。但我收到以下错误：

这与链接库或编译器有关吗？

例如，我可以在我的 Ubuntu 14.04 上同时安装Atlas、OpenBlas、MKL并在不重新编译Caffe的情况下在它们之间切换吗？

笔记本电脑：华硕 C100P Chromebook

操作系统：带有 Crouton (chroot) Ubuntu Percise Ver 12.04.5 LTS 的 CromeOS

尝试使用 Numpy 和 Theano 设置我的 Python 环境。

输出

似乎没有资源表明 BLAS 包不应该可用。[如何安装 libopenblas-dev percise]

根据我有限的知识，[this] page 表明 ARM 处理器的封装也没有问题，对吧？

还有另一种安装此软件包的方法吗？

编辑：我试图安装的软件包（numpy 和 theano）似乎没有解决这个问题。BLAS 能否成为 ChromeOS 中的基础/原生功能？（如果 libopenblas-dev 可能成为未来用户的问题，将保持问题开放）

我收到了来自 openBLAS 的大量警告，例如

OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option. OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option.

这是我的 src/Makevars 文件的样子

这是我的头文件：

openMP 像这样在我的代码中使用

wheren_threads是通过函数参数传递的。一切都很好，n_threads = 1但在n_threads = 2. 完整的代码可以在这里找到，这也取决于其他文件（抱歉，我不能在这里粘贴，因为它有点长）。

我尝试添加USE_OPENMP=1到 src/Makevars，但它不起作用。任何机构都有解决方案？谢谢！