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是否可以使用 GPU 运行 Armadillo 计算?有什么方法可以将 GPU blas 库(例如 cuBLAS)与 Armadillo 一起使用?请注意,我对 GPU 编程完全陌生。
最佳答案
当前接受的答案已过时。随着 CUDA 6(目前处于发布候选状态),有一个名为 NVBLAS 的真正替代品,它负责 GPU 交互,并且还与 Armadillo 结合使用。您可以通过将您的程序再次链接到 libnvblas.so 来使用 NVBLAS
但是,并非所有 BLAS 方法都可用,因此您必须指定后备 BLAS 库(如 openblas)。
更多详情请见https://developer.nvidia.com/cublasxt
关于gpu - 使用 GPU 的 Armadillo (+BLAS),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17983788/
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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
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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
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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。
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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
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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
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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!