pytorch底层矩阵运算:How to check if PyTorch or Numpy is using OpenBLAS or MKL? &线性代数库BLAS(cblas_gemm示例)

本文介绍了如何检查PyTorch和Numpy是否使用OpenBLAS或MKL作为底层矩阵运算库。PyTorch可以使用MKL以获得更好的性能,而Numpy的BLAS库选择可能因系统配置而异。同时,解释了BLAS的基本原理,MKL和OpenBLAS的特性,以及cblas_sgemm在OpenBLAS中的应用示例。

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chck if Pytorch is using OpenBLAS or MKL?

torch.__config__.show()

输入如下:

‘PyTorch built with:\n - GCC 7.3\n - C++ Version: 201402\n - Intel® oneAPI Math Kernel Library Version 2021.4-Product Build 20210904 for Intel® 64 architecture applications\n - Intel® MKL-DNN v2.2.3 (Git Hash 7336ca9f055cf1bfa13efb658fe15dc9b41f0740)\n - OpenMP 201511 (a.k.a. OpenMP 4.5)\n - LAPACK is enabled (usually provided by MKL)\n - NNPACK is enabled\n - CPU capability usage: AVX2\n - CUDA Runtime 1

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