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 ...
MKL库中基本线性代数子程序,BLAS Basic Linear Algebra Subprograms 库,是一个API标淮,用以规范发布基础线性代数操作的数值库 如向量或矩阵乘法 。其中CBLAS是BLAS的C语言接口。 库中前缀用来区分所支持处理的数据类型。 前缀 描述 函数名系列 描述 s 实数 单精度 ge... 一般矩阵 c 复数 单精度 sy... 对称矩阵 d 实数 双精度 he. ...
2022-04-21 18:48 0 3981 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 ...
matrix/cblas-wrappers.h 该头文件对CBLAS与CLAPACK的接口进行了简单的封装(将不同数据类型的多个接口封装为一个)。 比如 cblas_scopy和cblas_dcopy封装为cblas_Xcopy clapack_sgetri和clapack_dgetri ...
img2col:将特征图image(3D)根据卷积核的尺寸按原图对应位置展开成行col(2D)。 当卷积步长小于核边长时,img2col会造成特征图像素的重叠复制增加内存,但是依然是更有效率的。 核矩阵:将每个卷积核展成一列,即核矩阵的高为k*k*(为每个卷积核的通道数),宽 ...
cblas_sgemm output: cblas_sgemm_batch output: output: ...
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5553336.html 参考网址: mkl-11.3.2-developer-reference-c_0.pdf(intel官网下载) http ...
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 ...
一、参考链接 二、矩阵相乘优化方法 假设矩阵C = 矩阵A * 矩阵B; 矩阵A的shape为(M, K),矩阵B的shape为(K, N),矩阵C的shape为(m,n)。 普通的矩阵为 A的一行乘以B的一列,如下图 ...
这里矩阵C=A*B,原始文档给的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以这里alpha=1,beta=0。 主要使用cublasSgemm这个函数,这个函数的第二个参数有三种类型,这里CUBLAS_OP_N求出来矩阵结果是按行排列,所以不需要转置了。 如果用CUBLAS_OP_T参数 ...