LAPACK和BLAS的高性能版本是什么？

Question

这篇IMSL页面说：

为了获得更好的性能，我们建议与高性能版本的LAPACK和BLAS链接（如果有）。

什么是高性能版本的LAPACK和BLAS？

- user15964

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Atlas库、OpenBLAS、Intel MKL - ztik

@ctheo 非常感谢您。 - user15964

@ctheo，它们与标准Lapack和Blas相比如何？它们修改了源代码吗？它们是否不如标准Lapack和Blas稳健？ - user15964

它们是针对CPU架构优化的。其接口与标准BLAS完全相同。我建议测试一下它们。 - ztik

Answer 1

有很多好的实现可供选择：

1. Intel MKL 可能是在 Intel 机器上最好的选择。但它不免费，这可能是一个问题。
2. 根据他们的 基准测试, OpenBLAS 在与 Intel MKL 的比较中表现相当好，并且是免费的。
3. Eigen 也是一个选择，并且有一个相当大的（虽然有点老的）基准测试，显示在小矩阵上具有良好的性能（尽管它在技术上不是一个即插即用的 BLAS 库）。
4. ATLAS、OSKI、POSKI 是自动调整内核的示例，它们声称可以在许多架构上工作。

通常情况下，挑选这些库中的一个是相当困难的，因为：

1. 一些实现在不同类型的矩阵上表现更好。例如，Eigen在秩较小的矩阵（100个）上表现更好。
2. 有些针对特定架构进行了优化（例如Intel的）。
3. 在某些情况下，BLAS库的多线程可能会与多线程应用程序发生冲突（例如OpenBLAS）。
4. 开发者的基准测试可能会强调适用于他们实现的情况。

我建议选择其中一两个适用于您的用例的库，并在您的特定应用程序和特定（或类似）机器上对它们进行基准测试。这很容易做到，即使在编译代码之后也是如此。

- paul-g

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非常感谢您提供丰富的信息！ - user15964

而cuBLAS是最高效的。 - Константин Ван

Answer 2

LAPACK和BLAS是性能库，为线性方程组提供基本的线性代数数学运算。例如，在计算机视觉中（对象检测和分类）、经典算法、建模等领域中，您可以发现这些库非常有用。

TAsking提供了LAPACK和BLAS性能库的完整C实现，两个库都符合ISO-C99标准，并提供完整的文档和示例，您可以在此处查看： http://www.tasking.com/products/tasking-lapack-performance-libraries

- Ahmad Barakat