比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能

最新推荐文章于 2025-06-16 09:01:33 发布
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本文对比了OpenBLAS、Intel MKL及Eigen三种不同库在进行矩阵乘法运算时的性能表现，并提供了分布式机器学习框架Singa的安装指南。

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hemmingway
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【神经网络与深度学习】【C/C++】比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能
ZhangPY的专栏
10-03 6757
比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能         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        
CUDA的cublas 和 Intel的MKL 矩阵运算对比
soiliml的博客
08-20 6731
gpu为什么算得比cpu慢？ CUDA的cublas 和 Intel的MKL 矩阵运算对比 ： mkl适合频繁小矩阵相乘 cuda适合不频繁大矩阵相乘
在Ubuntu上安装OpenBLAS和Eigen
Slightwind's Blog
08-08 656
检查是否安装成功，可以用下面的示例代码。eigen3会被默认安装到。最后来跑一下官方示例。
Comparision between several algebra libraries
Proteus
07-04 946
比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 发表于2014-03-14         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
Eigen库中矩阵相乘
最新发布
深之JohnChen的专栏
06-16 392
在Eigen库中，矩阵相乘可以使用operator*或.dot()（仅用于向量点积）来完成。以下是几种常见的矩阵相乘操作。
Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较
12-04 601
一、介绍：先简单Mark一下网上的介绍资料，弄清楚MKL是个啥，已经与openblas等的关系。 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系，在性能上区别大吗？ 摘自：https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能...
matlab 多核学习MKL,caffe 使用gpu，有必要安装openblas么，有用intel MKL的么
weixin_32689769的博客
03-16 525
第四部分：安装Intel MKL 或AtlasAtlas安装命令(caffe默认也是atlas,Intel MKL需要申请)：sudo apt-get install libatlas-base-dev**注:这里最好直接安装intel的mkl核心，因为后面调试matlab接口时候还是需要用到mkl库，所以虽然比较麻烦，但是在安装时候直接安装mkl会好一些。在这一模块可以选择(ATLAS，MKL或...
BLAS、OpenBLAS、ATLAS、MKL
顺其自然~专栏
02-11 8422
BLAS BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms，中文可以叫做基础线性代数子程序。它定义了一组应用程序接口（API）标准，是一系列初级操作的规范，如向量之间的乘法、矩阵之间的乘法等。许多数值计算软件库都实现了这一核心。 BALS是用Fortran语言开发的，Netlib实现了BLAS的这些API接口，得到的库也叫做BLAS。Netlib只是一般性地实现了基本功能，并没有对运算做过多的优化。 LAPACK LAPACK （linear algebra pack
Eigen矩阵运算库使用记录
热门推荐
shuzfan的专栏
08-30 1万+
最近一直在做工程上的事情，比较多的使用了Eigen矩阵运算库。简单说一下Eigen的特点：(1) 使用方便、无需预编译，调用开销小(2) 函数丰富，风格有点近似MATLAB，易上手； (3) 速度中规中矩，比opencv快，比MKL、openBLAS慢；Eigen3.3版本链接 http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page注：绝大部分使用说
OpenBLAS矩阵乘法源码结构分析
菜鸡瞎讲
04-30 1万+
用于记录阅读分析OpenBLAS源代码的各种知识点，防止遗忘。这里主要记录OpenBLAS的代码结构，因为确实比较复杂，直接看源代码很可能比较蒙比，如果知道其结构，看起来就比较轻松了。至于OpenBLAS矩阵乘法的算法，这篇不涉及，我会在另一篇文章中简单（瞎jb）分析。OpenBLAS代码总体上可以分成三个层次：1.接口层 在OpenBLAS接口层中，运算又分为三个类型，分别是level1到3，
The RcppEigen package provides access from R to the Eigen C++ template library for linear algebra
qq_26304367的博客
11-07 344
动机：加速加速加速已有R code中的线性运算，包括矩阵运算； 方法：（1）如果是因为循环次数太多，可采用并行运算的处理方式，具体操作做法可参考Let’s be Faster and more Parallel in R with doParallel package | R-bloggers的做法；但是该方法比较耗CPU和内存；如果内存和CPU足够富有的话，不失为一种不错的选择； （2）OpenBLAS，MKL等等类似的方法，可参考Faster BLAS in R | Brett Klamer；Q
【gcc, cmake, eigen, opencv,ubuntu】三.eigen和mkl安装和使用
tony365的博客
06-14 4319
eigen的安装很简单：两种方法，一种直接命令行安装，另一种通过源文件安装。无论哪种都比较简单。
Eigen库下使用MKL加速
m0_63111108的博客
05-16 7972
对于矩阵运算，Eigen库要比MKL库使用起来更加简洁明了，但是Eigen库的效率要远远比不上MKL库的速度，因此我们要在使用Eigen库函数中，使用MKL进行加速。 1. 配置Eigen库 Eigen库的配置很简单，网上有很多教程可供参考，这里我也会按部就班地说一下。 首先，要从Eigen的官网上进行下载安装。 下载地址：https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 这里我选择最新版 Eigen 3.4.0zip下载 ..
Eigen使用mkl加速矩阵运算，mkl cmake配置
u013059817的博客
12-22 2427
在mkl2023.2升级到2024.0不成功，在windows上修改C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2024.0\lib\cmake\mkl\MKLConfig.cmake 其中新加配置是2024.0的新目录。系统变量Path新加 C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\compiler\2024.0\bin。"../../compiler/latest/bin"#新加配置。4，mkl最新版2024.0升级配置。
【高性能计算】Cpp + Eigen + Intel MKL + 函数写成传引用
weixin_44708254的博客
12-14 410
高质量C++进阶[2]：如何让线性代数加速1000倍？
[Eigen中文文档] 在 BLAS/LAPACK 、英特尔® MKL 和 CUDA 中使用 Eigen
淋曦的进击手记
06-30 2250
自Eigen 3.3版本以及以后，任何F77兼容的BLAS或LAPACK库都可以用作稠密矩阵乘积和稠密矩阵分解的后端。例如，可以在OSX上使用Intel® MKL，Apple的Accelerate框架，OpenBLAS，Netlib LAPACK等。在这种情况下，Eigen的一些算法会被隐式地替换为对BLAS或LAPACK例程的调用。为了使用外部BLAS和LAPACK库，您必须将自己的应用程序链接到相应的库及其依赖项。对其他标量类型的操作或混合实数和复数的操作将继续使用内置的算法。
矩阵运算硬件和软件对比
一叶知秋的博客
06-13 976
1.矩阵运算软件库 主要有：OpenBLAS MKL Eigen 参考： https://blog.youkuaiyun.com/AMDS123/article/details/72761039 2.硬件上进行矩阵运算(硬件和库) 主要有： cpu - MKL nvdia gpu - cuda amd gpu - opencl directCompute RoCm 参考： https://bl...
vs2015+eigen+intel MKL
pukitoto的博客
04-27 7749
基于intel MKL加速的eigen配置
VS2015+Eigen3.3.5+Intel MKL2017
楊豆豆的博客
10-08 2411
Visual Sudio拉下了好几年，以前在学校的时候，学的是C，经常参加一些比赛，但可惜的是比赛的形式都是笔试，对于编程能力的提升不是很大，好处是对C代码执行的原理弄得很透彻。如今做的是算法，用得最多的是Matlab，现在对Matlab很熟悉，但实在讲Matlab几乎囊括了这个世界上各个领域的所有算法，对于只有Matlab编程能力的工程师，迟早会失业，特别是在AI横行的时代。必须具有较强的代码能...
Intel MKL 编程手册：快速入门和高性能计算
Intel Math Kernel Library（MKL）是 Intel 公司开发的一个数学核心库，提供了大量的数学函数和工具，以帮助开发者快速构建高性能的科学计算和数据分析应用程序。下面是 Intel MKL 官方编程手册的知识点摘要： **...
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