（原）mkl的cblas_sgemm和cblas_dgemm

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http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5553336.html

參考網址：

mkl-11.3.2-developer-reference-c_0.pdf（intel官網下載）

http://goodluck1982.blog.sohu.com/94851969.html

 

void cblas_sgemm(const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, const CBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, const MKL_INT k, const float alpha, const float *a, const MKL_INT lda, const float *b, const MKL_INT ldb, const float beta, float *c, const MKL_INT ldc);

void cblas_dgemm(const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, const CBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, const MKL_INT k, const double    alpha, const double *a, const MKL_INT lda, const double *b, const MKL_INT ldb, const double beta, double *c, const MKL_INT ldc);

 參考intel的官方pdf手冊

計算：C := alpha*op(A)*op(B) + beta*C

注意：a、b、c指輸入的緩沖區，A、B、C指真正需要計算的緩沖區（如果需要對一小塊矩陣進行計算，這兩組就不一樣了）。

 

其中，op(X) 表示：

op(X) = X，原始矩陣

op(X) = ${{X}^{T}}$，轉置矩陣

op(X) = ${{X}^{H}}$，共軛矩陣

 

A為m*k的矩陣（m行k列）

B為k*n的矩陣

C為m*n的矩陣

 

參數：

Layout：表示二維矩陣存儲是按行優先（CblasRowMajor）還是列優先（CblasColMajor）。

            C++里面是行優先存儲的；fortran是列優先存儲數據。（為了讓fortran調用方便吧）

transa、transb：可為CblasNoTrans、CblasTrans、CblasConjTrans

m：矩陣a和c的行數

n：矩陣b和c的列數

k：矩陣a的列數，矩陣c的行數

lda：行優先 & 不轉置時，$lda\ge \max (1,k)$

       行優先 & 轉置時，$lda\ge \max (1,m)$

       由於用的是C++，不太可能會使用fortran，列優先就不管了（ldb和ldc也不考慮）

ldb：行優先 & 不轉置時，ldb*k的矩陣，b矩陣左上角包含n*k的B矩陣

       行優先 & 轉置時，ldb*n的矩陣，b矩陣左上角包含k*n的B矩陣

ldc：行優先時，$ldc\ge \max (1,n)$

       由於用的是C++，不太可能會使用fortran，列優先就不管了

 

如上面注意的地方所說，如果不是計算小塊矩陣的話，實際上lda、ldb、ldc和各自的m、n、k相等（注意行優先和列優先）

 

小塊的問題，可見參考網址。