希望快速平行最佳Lapack例程（gfortran）問題

Question

我以爲我對此有一個非常清楚的瞭解，直到兩天前，但現在我可能會過度思考和迷惑自己。我會解釋我在做什麼，然後問一些可能簡單的問題，但我迄今爲止搜索並發現了相互矛盾的答案。當然有人可以讓我直接。

我寫了一個Fortran代碼，利用LAPACK例程來解決特徵值問題。我的問題是（A-LB）x = 0，其中L是我的特徵值，x是我的特徵向量，A和B是方形的，複雜的，非對稱的非厄米非三角矩陣。 A和B都是NxN，在我的代碼中N通常在1000到3000之間。

現在代碼完美地工作。我正在使用LAPACK優化的地圖集安裝。我專門運行例行ZGGEV（link），因爲現在我需要所有的特徵值解和所有相關的特徵向量解。

現在我試圖優化我的代碼以加快運行速度。我們實驗室中的所有計算機都包含4個或8個核心CPU，並在Ubuntu上運行。在解決這個問題時，我可以做些什麼來利用我的全部CPU？我一直在尋找到它下面的事情：

• 我安裝一個優化OpenBlas庫，它肯定要快，但我發現它仍然只使用1個核心（也就是它使用了更多的我想一個小高峯。這個峯值是BLAS軟件包並行運行，而LAPACK僅限於一個內核？）
• 我調查了等離子體，但它看起來並不像它會解決我目前形式的等式。
• 我已經研究過ScaLAPACK，但此刻此刻已經過去了，我不確定值得學習如何利用8核CPU。此外，我在代碼的後面部分使用openmp線程，並且從未將openmp與MPI結合在一起。

最後，我有幾個具體的問題布拉斯：

1. 阿特拉斯自帶的 「libptcblas」 和 「libptf77blas」 庫。這些應該是線程庫，但我使用它們時並沒有注意到差別，事實上它運行速度稍慢（我猜是由於開銷）。我需要打電話來利用這些電話嗎？我有理由在「libcblas」和「libf77blas？」上使用這些庫嗎？
2. 在OpenBlas中，它還構建了一個非常具體的「libopenblas_penrynp-r0.2.12」。這是線程版本嗎？再次，我沒有注意到運行這個blas與運行「libopenblas」有什麼區別。

希望有人可以清除我的一些布拉斯問題，並指出我朝着更快的解決方法。謝謝！

Answer 1

您是否正確期待主要來自BLAS而不是LAPACK例程的多線程行爲。矩陣的大小足夠大以利用多線程環境。我不確定在ZGGEV例程中擴展BLAS的用法，但它應該不止是一個尖峯。

關於您的具體問題。

1. 雖然我沒有用ATLAS庫廣泛，它被稱爲 說：「要使用的線程數是在編譯時確定」。 請參考http://math-atlas.sourceforge.net/faq.html#tnum。
2. 具體的libopenblas_*.a是 libopenblas.a的複製或軟鏈接。線程號在編譯時再次定義。

請檢查庫構建中的日誌文件和std.out，並確認它們已識別出正確數量的CPU。

我注意到你提到過多臺機器。請注意，ATLAS是一個自動調整的庫。所以你必須在每臺機器上重新編譯庫。另一方面，Openblas在make接受​​選項。該庫動態指定每臺機器中的優化例程。

我對你的多線程測試的建議是在你的程序中使用

$ make DYNAMIC_ARCH=1 NUM_THREADS=8 

然後CALL ZGEMM打造Openblas。這是絕對的優化，應該顯示多線程行爲。