Eigen 矩阵乘法的速度 < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒 ...
https: www.cnblogs.com huty p .html 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: Dense Sparse Matrix Vector product Dense Sparse Matrix Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的 ...
2021-05-11 16:25 0 360 推荐指数:
Eigen 矩阵乘法的速度 < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒 ...
/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能。 摘自 ...
目录 转换 效率比较 参考 转换 注: 在opencv中矩阵都是使用cv::Mat表示,但是在pcl中是使用Eigen::Matrix4d表示的 注: Eigen/Core需要在opencv2/core/eigen.hpp头文件前面, 不然会提示 ...
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的ATLAS, OpenBLAS等, 商业 ...
1、OpenBLAS介绍OpenBLAS是一个基于GotoBLAS2 1.13 BSD版本的优化BLAS(基本线性代数子程序)库。由于GotoBLAS维护者Mr. Kazushige离开TACC,GotoBLAS不再维护,因此,张先轶博士创建了OpenBLAS项目。OpenBLAS和MKL性能 ...
1、Intel MKL简介 Intel数学核心函数库(MKL)是一套高度优化、线程安全的数学例程、函数,面向高性能的工程、科学与财务应用。英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换,并提供了线性代数 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver ...
1.转置矩阵 1.1转置矩阵简介 把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵,叫做A的转置矩阵(Transpose of a Matrix),记作ATAT。 例如: 因此,转置矩阵的特点: (1)转置矩阵的行数是原矩阵的列数,转置矩阵的列数是原矩阵的行数; (2)转置矩阵下标(i,j ...
对于多核程序,多线程对于程序的性能至关重要。 下面,我们将对Intel MKL 有关多线程方面的设置做一些介绍: 我们提到MKL 支持多线程,它包括的两个概念: 1>MKL 是线程安全的: MKL在设计时,就保证它是一个线程安全的库函数。 也就是说,无论是在单个线程中调用MKL函数 ...