摘要：
https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingBlasLapack.html Eigen 3.3之后的版本可以调用BLAS和LAPACK作为backend, 使用方法也很简单: 在引用Eigen库之前, 先加入以下宏定义: 之后在编译的时候, 链接上相应的库即可 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:42
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https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingBlasLapack.html Eigen 3.3之后的版本可以调用BLAS和LAPACK作为backend, 使用方法也很简单: 在引用Eigen库之前, 先加入以下... 阅读全文
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API规范: BLAS和LAPACK BLAS和LAPACK是两种接口规范, 用于矩阵基本运算. BLAS的功能分三个Level, LAPACK的功能更丰富, 主要用于扩展BLAS中第三个Level的函数. 规范实现 基于BLAS规范的矩阵库包括开源... 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:38
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API规范: 和`LAPACK` 和`LAPACK BLAS LAPACK BLAS`中第三个Level的函数. 规范实现 基于 规范的矩阵库包括开源的ATLAS, OpenBLAS等, 商业的Intel MKL, Nvidia cuBLAS等. Netlib用Fotran语言实现了BLAS和LAP 阅读全文
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这篇文章讲得很好: https://www.cnblogs.com/tracylee/archive/2012/10/15/2723816.html 这是总结一下, 1. 静态链接库直接被包含在最终生成的可执行文件中, 动态链接库(DLL)文件夹与可执行文件独立, 可执行文件可以动态地使用与卸载DL 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:30
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这篇文章讲得很好: https://www.cnblogs.com/tracylee/archive/2012/10/15/2723816.html 这是总结一下, 静态链接库直接被包含在最终生成的可执行文件中, 动态链接库(DLL)文件夹与可执行文件... 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:30
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安装 git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.gitcd OpenBLASmakemake install PREFIX=your_installation_directory 使用 gcc -o t... 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:25
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安装 使用 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:25
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1. 编译的时候加上 2. 利用 进行矩阵乘法 , 只有当右值是乘积的时候才有意义; 3. 编译的时候加上 和` mfma` 参考: https://stackoverflow.com/questions/28284986/eigen vs matlab parallelized matrix mu 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:20
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编译的时候加上-O3利用.noalis()进行矩阵乘法m_res.noalias() = m1 * m2;, 只有当右值是乘积的时候才有意义;编译的时候加上-mavx和-mfma 参考: https://stackoverflow.com/questio... 阅读全文
posted @ 2019-12-30 23:20
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