如何从链接到 Apple Accelerate 框架的源代码构建 NumPy?

Joe*_*oel 6 python numpy build accelerate-framework apple-m1

据我了解,NumPy 在 1.20.0 版本中放弃了对使用 Accelerate BLAS 和 LAPACK 的支持。根据 NumPy 1.21.1 的发行说明,这些错误已得到解决,现在可以再次在 MacOS >= 11.3 上使用 Accelerate 框架从源代码构建 NumPy:https: //numpy.org/doc/stable/release/1.21 .0-notes.html,但我找不到任何有关如何执行此操作的文档。这似乎是一件有趣的事情,因为 Accelerate 框架应该针对 M 系列处理器进行了高度优化。我想这个过程是这样的:

  1. 下载 numpy 源代码文件夹并导航到该文件夹​​。
  2. 创建一个site.cfg类似于以下内容的文件:
[DEFAULT]
library_dirs = /some/directory/
include_dirs = /some/other/directory/

[accelerate]
libraries = Accelerate, vecLib
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
  1. 跑步python setup.py build

问题是我不知道 1. 变量library_dirsinclude_dirs应该是什么,以便 NumPy 知道使用 Accelerate BLAS 和 LAPACK 以及 2. 是否需要采取任何其他额外步骤。如果有人知道如何做到这一点或可以提供任何见解,我们将不胜感激。

Dat*_*yen 6

不,它不必那么复杂。我使用了这两个命令,并能够在 Mac M1 上通过 Apple Accelerate 安装 numpy。

pip install cython pybind11
pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

参考:如何在 Apple Silicon (ARM / M1) 上安装 SciPy


hag*_*ile 2

我实际上今天早些时候尝试过此操作,这些是我使用的步骤:

  • site.cfg文件中,放入
[accelerate]
libraries = Accelerate, vecLib
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
  • 构建与NPY_LAPACK_ORDER=accelerate python3 setup.py build

  • 安装与pip3 install .

之后np.show_config()返回以下内容

blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blis_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
  NOT AVAILABLE
accelerate_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
blas_opt_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_clapack_info:
  NOT AVAILABLE
flame_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
Supported SIMD extensions in this NumPy install:
    baseline = NEON,NEON_FP16,NEON_VFPV4,ASIMD
    found = ASIMDHP,ASIMDDP
    not found = 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我的快速测试表明,相对于 OpenBlas,性能显着提升。