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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
大部分BLAS Level 1 API可以使用 Fortran 9x+ 向量化赋值和内部过程简单地直接编写。
假设您使用的是现代优化编译器,例如 Intel Fortran以及正确的特定于目标的编译器优化选项,使用 BLAS 级别 1 过程是否有任何性能优势,例如来自 Intel MKL或其他快速 BLAS 实现?
如果有,当这些好处出现时,典型的向量大小是多少?
最佳答案
这取决于。我们之前已经使用英特尔编译器对此进行了测试,结果出人意料。例如,DOT_PRODUCT
Fortran 与 BLAS 实现根据问题大小给出了不同的趋势。随着数组中元素的数量越来越大,BLAS 变得比内在的更好。但是对于较小的问题规模,内在的要快得多。
我们实际上为我们的用例测量了使一个比另一个更好所需的截止大小,并实际使用 if 语句来决定调用哪个。我不能分享这些结果,但我鼓励你自己测试一下。使用 BLAS 仍然有好处。
关于fortran - BLAS 1 级过程是否仍然与现代 fortran 编译器相关?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12924573/
我正在尝试将 MKL 稀疏 BLAS 用于 CSR 矩阵,行数/列数约为 100M。当我将其增加到 100M 时,我的源代码似乎适用于 10M 行/列,但由于段错误而失败。 我将问题隔离到以下代码片段
我在 BLAS.scala 中找到了以下代码: // For level-1 routines, we use Java implementation. private def f2jBLAS: Ne
我最近从 Linux 切换到 Mac OS。我需要 BLAS 和 LAPACK 来做一些计算。通过查看 BLAS 的维基百科,我了解到这两个库已经在 Mac OS 中实现。不过,据说 Apple's
全部, 总结... 我正在尝试编译 example.cpp arma.sourceforge.net/docs.html#example_prog 我尝试用 lapack 和 blas 编译和链接 A
谁能告诉我为什么我可以不成功测试 OpenBLAS dgemm通过以下方式在 R 中性能(在 GFLOP 中)? 将 R 与“引用 BLAS”链接起来 libblas.so 编译我的 C 程序 mmp
有某些BLAS例程将向量X的增量即incX作为参数。 我找不到增量,以及增量如何影响计算结果。 任何人都可以提供示例或任何其他类型的信息吗? 更新: 我在这里找到了最好的信息: Intel HPC m
在 BLAS 中有这样的例程 dscal scale a vector by a constant dinit initialize a vector with given value
对于 BLAS 函数 sdot (n, x, incx, y, incy)。 incx 指定 x 元素的增量。 参数incx和incy是什么意思? 最佳答案 sdot (n, x, incx, y,
我必须以 A'A 的形式计算一些产品或更一般的 A'DA ,其中 A是将军mxn矩阵和 D是对角线 mxm矩阵。他们都是满级;即 rank(A)=min(m,n) . 我知道你可以节省大量时间是这样的
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? 最佳答案 BLAS 性能在很大程度上取决于系统,因此您最好在要使用的机器上自己进行基准测试。由于只
因此,关于通过汇编代码提高性能的问题的答案通常是“别打扰,编译器比你更聪明”。我明白了。 但是,我注意到优化的线性代数库(例如 ACML)可以实现比标准编译库高 2 到 5 倍的性能改进。例如,在我的
当我使用spark mllib多层感知器模型来预测 vector 时,我发现同一 vector 在多线程中有时会给出不同的结果。我阅读了源代码,发现它是基于BLAS lib的。我为BLAS在多线程中编
我正在尝试用 C 语言编译一个程序,该程序使用线性代数的 BLAS 接口(interface)。该系统在 /usr/lib64/libblas.* 中具有 BLAS 库(.a 和 .so 文件)但没有
我在我的机器上比较矩阵乘法,似乎 c++ blas 非常慢。一个1000x1000的矩阵相乘大约需要4秒,而在python中同样需要1.5秒左右。我认为链接可能有问题,但我真的不知道如何解决这些问题。
我开始使用 C++(特别是英特尔 MKL)中的 BLAS 函数来创建我的一些旧 Matlab 代码的更快版本。 到目前为止它运行良好,但我无法弄清楚如何对 2 个矩阵(Matlab 中的 A.* B)
出于好奇,我决定对我自己的矩阵乘法函数与 BLAS 实现进行基准测试......我对结果最不感到惊讶: Custom Implementation, 10 trials of 1000x1000 ma
我在 Fortran 77 中整理了一些科学代码,我正在争论什么会更快。 基本上,我有一个 MxN 矩阵,我们称之为 A。M 大于 N。稍后在代码中,我需要将 transpose(A) 乘以一堆向量。
BLAS(基本线性代数子程序)提供了许多其他编程语言,比如我使用的 Matlab,以及快速例程来执行矩阵乘法等操作。 然而,当将多个矩阵相乘时,有一个最佳顺序来“括号”矩阵。取自 wikipedia
我想知道 NVIDIA 的 cuBLAS 库。有没有人有这方面的经验?例如,如果我使用 BLAS 编写一个 C 程序,我是否能够用对 cuBLAS 的调用替换对 BLAS 的调用?或者甚至更好地实现一
BLAS 定义了 GEMV(矩阵向量乘法)2 级运算。如何使用 BLAS 库执行向量矩阵乘法? 这可能很明显,但我不知道如何使用 BLAS 运算进行乘法运算。我本来希望进行 GEVM 操作。 最佳答案
我是一名优秀的程序员,十分优秀!