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c++ - 用于矩阵乘法的快速 LAPACK/BLAS

coder 2024-01-30 原文

我目前正在研究用于线性代数的 Armadillo C++ 库。据我了解,它使用 LAPACK/BLAS 库进行基本矩阵运算(例如矩阵乘法)。作为 Windows 用户,我从这里下载了 LAPACK/BLAS:http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/#running .问题是与 Matlab 甚至 R 相比,矩阵乘法非常慢。例如,Matlab 在我的计算机上用大约 0.15 秒将两个 1000x1000 矩阵相乘,R 需要大约 1 秒,而 C++/Armadillo/LAPACK/BLAS 需要超过 10几秒钟。

因此,Matlab 基于高度优化的线性代数库。我的问题是是否有更快的 LAPACK/BLAS 库可供 Armadillo 使用?或者,有没有办法以某种方式提取 Matlab 线性代数库并在 C++ 中使用它们?

最佳答案

LAPACK 不进行矩阵乘法。提供矩阵乘法的是BLAS。

如果您有 64 位操作系统,我建议您先尝试 64 位版本的 BLAS。这将使您的性能立即翻倍。

其次,看看BLAS的高性能实现,比如OpenBLAS . OpenBLAS 同时使用矢量化和并行化(即多核)。它是一个免费(无成本)的开源项目。

Matlab 内部使用 Intel MKL库,您也可以将其与 Armadillo library 一起使用.英特尔 MKL 是封闭源代码,但可免费用于非商业用途。请注意,OpenBLAS 可以获得与英特尔 MKL 相当或更好的矩阵乘法性能。

请注意,高性能线性代数通常在 Linux 和 Mac OS X 上比在 Windows 上更容易完成。

关于c++ - 用于矩阵乘法的快速 LAPACK/BLAS,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17639155/

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