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 ...
MKL庫中基本線性代數子程序,BLAS Basic Linear Algebra Subprograms 庫,是一個API標淮,用以規范發布基礎線性代數操作的數值庫 如向量或矩陣乘法 。其中CBLAS是BLAS的C語言接口。 庫中前綴用來區分所支持處理的數據類型。 前綴 描述 函數名系列 描述 s 實數 單精度 ge... 一般矩陣 c 復數 單精度 sy... 對稱矩陣 d 實數 雙精度 he. ...
2022-04-21 18:48 0 3981 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 ...
matrix/cblas-wrappers.h 該頭文件對CBLAS與CLAPACK的接口進行了簡單的封裝(將不同數據類型的多個接口封裝為一個)。 比如 cblas_scopy和cblas_dcopy封裝為cblas_Xcopy clapack_sgetri和clapack_dgetri ...
img2col:將特征圖image(3D)根據卷積核的尺寸按原圖對應位置展開成行col(2D)。 當卷積步長小於核邊長時,img2col會造成特征圖像素的重疊復制增加內存,但是依然是更有效率的。 核矩陣:將每個卷積核展成一列,即核矩陣的高為k*k*(為每個卷積核的通道數),寬 ...
cblas_sgemm output: cblas_sgemm_batch output: output: ...
轉載請注明出處: 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 ...
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 ...
一、參考鏈接 二、矩陣相乘優化方法 假設矩陣C = 矩陣A * 矩陣B; 矩陣A的shape為(M, K),矩陣B的shape為(K, N),矩陣C的shape為(m,n)。 普通的矩陣為 A的一行乘以B的一列,如下圖 ...
這里矩陣C=A*B,原始文檔給的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以這里alpha=1,beta=0。 主要使用cublasSgemm這個函數,這個函數的第二個參數有三種類型,這里CUBLAS_OP_N求出來矩陣結果是按行排列,所以不需要轉置了。 如果用CUBLAS_OP_T參數 ...