布拉斯似乎很慢

Question

我在我的机器上比较矩阵乘法,似乎c ++ blas非常慢.乘以1000x1000矩阵大约需要4秒钟,而python所需的时间大约为1.5秒.我认为链接可能有问题,但我真的不知道如何解决这些问题.这是c ++代码

    #include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <gsl/gsl_blas.h>
#include <gsl/gsl_sf_bessel.h>
using namespace std;


double diffclock(clock_t clock1,clock_t clock2) { double diffticks=clock1-clock2; double diffms=(diffticks*1000)/CLOCKS_PER_SEC; return diffms; }




int
main (void)
{
  double* a=new double[1000*1000];

  double* b=new double[1000*1000];

  double* c=new double[1000*1000];

  for (int i=0;i<1000*1000;i++){
  a[i]=i;
  b[i]=i/5+i*i/100;}

  gsl_matrix_view A = gsl_matrix_view_array(a, 1000, 1000);
  gsl_matrix_view B = gsl_matrix_view_array(b, 1000, 1000);
  gsl_matrix_view C = gsl_matrix_view_array(c, 1000, 1000);

  /* Compute C = A B */
  cout<<"start"<<endl;
  clock_t begin=clock();

  gsl_blas_dgemm (CblasNoTrans, CblasNoTrans,
                  1.0, &A.matrix, &B.matrix,
                  0.0, &C.matrix);
  clock_t end=clock();
  cout<<double(diffclock(end,begin))<<endl;

  return 0;  
}

我正在编译使用// g ++ -o program mm.cpp -I/home/gsl/include -lm -L/home/gsl/lib -lgsl -lgslcblas

python代码是

    import time
import numpy as np



n=1000
a=np.zeros((n,n))
b=np.zeros((n,n))
for i in range(0,n):
    for j in range(0,n):
        a[i,j]=i*n+j
        b[i,j]=(i*n+j)/5+(n*i+j)**2/5
print "start"
start=time.time()
c=np.dot(a,b)
end=time.time()
print end-start

谢谢你的帮助!

Answer 1

BLAS 中的子例程是事实上的标准，并且存在大量实现该接口的优化和特定于供应商的库。numpy 和 gsl 都可以与各种不同的 BLAS 链接（或者在某些情况下使用它们自己的实现），但从这个角度来看，numpy 和 gsl 几乎都是包装器——您获得的性能基本上仅取决于可惜他们有联系。

使用 GSL，可以相对容易地链接到替代的 BLAS。这里有一些说明：http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Linking-with-an-alternative-BLAS-library.html

Intel 的 MKL 是一种 BLAS，通常速度相当快（至少如果您没有 AMD cpu），但众所周知很难链接。他们甚至有一个网络应用程序来帮助您编写链接行： http: //software.intel.com/en-us/articles/intel-mkl-link-line-advisor。我在 OpenBLAS ( http://www.openblas.net/ )上运气很好，在 i7-3770K CPU 上获得的性能在 MKL 的 1% 或 2% 以内。OpenBLAS 也很容易编译；与 ATLAS 相比，它的头痛程度要低得多。

一旦你获得 OpenBLAS，无论是从源代码编译还是从包管理器下载（如果你使用的是 *nix），你修改后的编译行基本上都是

g++ -o program mm.cpp -I/home/gsl/include -lm -L/home/gsl/lib -lgsl -lcblas -lopenblas