Eigen 矩陣乘法的速度 < MKL矩陣乘法的速度,MKL矩陣乘法的速度與matlab矩陣乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩陣乘法速度是CUP的兩倍,在采用float數據類型時10000*10000的矩陣乘法不到1秒 ...
https: www.cnblogs.com huty p .html 對於機器學習的很多問題來說,計算的瓶頸往往在於大規模以及頻繁的矩陣運算,主要在於以下兩方面: Dense Sparse Matrix Vector product Dense Sparse Matrix Dense Matrix product 如何使機器學習算法運行更高效擺在我們面前,很多人都會在代碼中直接采用一個比較成熟的 ...
2021-05-11 16:25 0 360 推薦指數:
Eigen 矩陣乘法的速度 < MKL矩陣乘法的速度,MKL矩陣乘法的速度與matlab矩陣乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩陣乘法速度是CUP的兩倍,在采用float數據類型時10000*10000的矩陣乘法不到1秒 ...
/question/27872849 比較OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩陣相乘性能。 摘自 ...
目錄 轉換 效率比較 參考 轉換 注: 在opencv中矩陣都是使用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頭文件前面, 不然會提示 ...
API規范: BLAS和LAPACK BLAS和LAPACK是兩種接口規范, 用於矩陣基本運算. BLAS的功能分三個Level, LAPACK的功能更豐富, 主要用於擴展BLAS中第三個Level的函數. 規范實現 基於BLAS規范的矩陣庫包括開源的ATLAS, OpenBLAS等, 商業 ...
1、OpenBLAS介紹OpenBLAS是一個基於GotoBLAS2 1.13 BSD版本的優化BLAS(基本線性代數子程序)庫。由於GotoBLAS維護者Mr. Kazushige離開TACC,GotoBLAS不再維護,因此,張先軼博士創建了OpenBLAS項目。OpenBLAS和MKL性能 ...
1、Intel MKL簡介 Intel數學核心函數庫(MKL)是一套高度優化、線程安全的數學例程、函數,面向高性能的工程、科學與財務應用。英特爾 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 與分布式內存快速傅立葉轉換,並提供了線性代數 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver ...
1.轉置矩陣 1.1轉置矩陣簡介 把矩陣A的行換成同序數的列得到的新矩陣,叫做A的轉置矩陣(Transpose of a Matrix),記作ATAT。 例如: 因此,轉置矩陣的特點: (1)轉置矩陣的行數是原矩陣的列數,轉置矩陣的列數是原矩陣的行數; (2)轉置矩陣下標(i,j ...
對於多核程序,多線程對於程序的性能至關重要。 下面,我們將對Intel MKL 有關多線程方面的設置做一些介紹: 我們提到MKL 支持多線程,它包括的兩個概念: 1>MKL 是線程安全的: MKL在設計時,就保證它是一個線程安全的庫函數。 也就是說,無論是在單個線程中調用MKL函數 ...