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A
回答
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有很多很好的實現挑來源:
- Intel MKL可能是最好的英特爾機。這不是免費的,所以這可能是一個問題。
- 根據他們的benchmark,OpenBLAS比較不錯了Intel MKL,不
- Eigen也是一種選擇,並具有相當大的(雖然是舊)benchmark顯示在小矩陣性能好(雖然這不是技術上的一個下拉BLAS庫)
- ATLAS,OSKI,POSKI都將聲稱在很多平臺上工作
一般自動調整內核的例子,它是非常難以挑選其中的一個標杆無貝科使用:
- 某些實現在不同類型的矩陣上工作得更好。例如本徵適用於矩陣更好地與小級別(100S)
- 一些是針對特定的架構進行了優化(如英特爾)
- 在某些情況下,BLAS庫的多線程可以與多線程應用程序發生衝突(如OpenBLAS)
- 開發人員的基準可能傾向於強調更好地實施它們的案例。
我建議選擇適用於您的用例的這些庫中的一個或兩個,並針對您特定(或類似)機器上的特定應用程序進行基準測試。這很容易做even after compiling your code。
+0
非常感謝您提供豐富的信息! – user15964
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例如阿特拉斯圖書館,OpenBlas,英特爾MKL – ztik
@ctheo非常感謝你 – user15964
@ctheo和他們如何比較標準的Lapack和Blas?他們修改了源代碼嗎?他們會比標準的Lapack和Blas強壯嗎? – user15964