如何在Linux集群中构建BLAS和LAPACK以供C++使用？

Question

我正在处理一个较大的计算问题。为了降低方阵中一组线性方程的计算速度，我使用了lapack和blas。为了在我的笔记本电脑（Ubuntu 2020）上获取这些库，我运行了以下命令：

sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev

接着，我通过输入以下代码在编译时进行了链接

g++ main.cpp -llapack -lblas

然而，我正在使用的集群似乎没有这两个库安装。它在集群上运行得很慢，但是芯片更好。我认为它已经安装了lapack库，但没有blas库。我想安装两者。

如果既不能访问root也不能使用apt-get，我该如何构建和编译lapack和blas库呢？

以下是一个简短的测试脚本。

#include <iostream>
#include <vector>

extern "C" void dgesv_( int *n, int *nrhs, double  *a, int *lda, int *ipiv, double *b, int *lbd, int *info  );

int main() {
    int SIZE = 3;
    int nrhs = 1; // one column in b
    int lda = SIZE;
    int ldb = SIZE;
    std::vector<int> i_piv(SIZE, 0);  // pivot column vector
    int info;
    std::vector<double> A(SIZE*SIZE, 0); // sq mat with 0's
    A = {5, 2, 8, 9, 7, 2, 10, 3, 4};
    std::vector<double> b(SIZE);
    b = {22, 13, 17};

    dgesv_( &SIZE, &nrhs, &*A.begin(), &lda, &*i_piv.begin(), &*b.begin(), &ldb, &info );
    return 0;
}

我想用以下技术来构建这个项目

g++ main.cpp -L/path/to/lapack -L/path/to/blas -llapack -lblas

b矩阵被替换为解决方案，解决方案是1.71, 1.29, 0.18（这有点随意，因此我未在代码中提供"print_matrix"函数以减少杂乱）。

谢谢您的时间。

- GeneralCode

Answer 1

BLAS

• 下载最新版本的BLAS

• 打开终端并转到您保存它的目录

tar -xvf blas-3.8.0.tgz  # unzip the blas source files
cd BLAS-3.8.0/ 
make
mv blas_LINUX.a libblas.a
mv *.a path/to/lib  # move the blas lib to the library you will be including at compile

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LAPACK

• 下载LAPACK的最新版本。

tar -xvf lapack-3.9.0.tar.gz
cd lapack-3.9.0/
cp make.inc.example make.inc  # use example make as make
make
cp *.a path/to/lib

现在已经构建了库，并将其存储在path/to/lib中，因此可以编译问题中的简短示例代码。

g++ main.cpp -L/path/to/lib -llapack -lblas -lgfortran  # compiles the code
./a.out  # runs the code

- GeneralCode

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注意：使用OpenBLAS而不是Netlib的BLAS将显着提高性能。 - GeneralCode

如果你的最终目标是一个共享库，确保在make.inc的FFLAGS和FFLAGS_NOOPT中包含-fPIC标志。Lapack的制作过程可能需要一段时间。 - John Jiang

Answer 2

你可以通过git将官方仓库克隆到你的集群中：

git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git

现在切换到克隆的仓库，编译并安装：

cd OpenBLAS
make 
make install PREFIX=~/blas

现在您可以这样链接BLAS：

g++ main.cpp -L~/blas/lib -lblas

有关编译BLAS的更多信息可以在官方存储库中找到。
同样适用于LAPACK。

根据存储库中的README.md，LAPACK可以使用CMAKE进行编译:

cd lapack
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=/home/user/lapack ..
cmake --build . -j --target install

- Aleksey

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这里的 ~ 东西有什么作用？ - GeneralCode

~ 是您当前用户的主目录。您可以指定完整路径，例如 /home/user/blas/。 - Aleksey

谢谢。@Aleksey，你给出的指令只适用于blas而不是lapack。当我在lapack文件夹中运行make时，它会显示错误信息。有什么想法吗？ - GeneralCode

更新答案，附带LAPACK编译示例。 - Aleksey

现在我在包含lapack库时遇到了各种未定义的引用错误。 - GeneralCode