為什麼 BLAS 比自訂矩陣乘法實作快得多？-C++-PHP中文網

首頁

後端開發

C++

為什麼 BLAS 比自訂矩陣乘法實作快得多？

Linda Hamilton

Oct 31, 2024 am 01:14 AM

Why is BLAS so much faster than custom matrix multiplication implementations?

BLAS 如何達到卓越效能

令人印象深刻的速度差異

自訂🎜>自訂矩陣之間的比較乘法實現和BLAS 揭示了顯著的效能差異。 BLAS 利用高度最佳化的技術顯著超越自訂實作。

BLAS 最佳化等級

BLAS 依操作範圍分為三個等級：

第1 層：受益於向量化和SIMD 功能的向量運算。

第 2 級：可以利用多處理器架構和共享記憶體的矩陣向量運算。

第 3 級： 矩陣-矩陣運算，對相對少量的資料執行大量運算。此等級採用快取優化，顯著增強效能。

實作與編譯器影響

與普遍看法相反，大多數高效能 BLAS 實作不是用 Fortran 寫的。 ATLAS 和 OpenBLAS 等函式庫使用 C 語言甚至彙編語言來建立效能關鍵元件。 Fortran 主要用於參考實作以及與 LAPACK 的介面。

為什麼自訂實作無法實作

自訂實作通常缺乏 BLAS 使用的複雜最佳化技術。具體來說，他們經常無法利用快取優化，而快取優化對 BLAS 的卓越效能有很大貢獻。

創新的 BLIS 論文

突破性的 BLIS 強調了該領域的最新進展文件。這些論文深入探討了 BLAS 最佳化的複雜性，並提出了矩陣-矩陣乘積的簡潔實現。利用內在函數和彙編程式碼的變體進一步提高了效能。

以上是為什麼 BLAS 比自訂矩陣乘法實作快得多？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

陳述

本文內容由網友自願投稿，版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容，請聯絡admin@php.cn

在C中掌握多態性：深度潛水May 14, 2025 am 12:13 AM

掌握C 中的多态性可以显著提高代码的灵活性和可维护性。1)多态性允许不同类型的对象被视为同一基础类型的对象。2)通过继承和虚拟函数实现运行时多态性。3)多态性支持代码扩展而不修改现有类。4)使用CRTP实现编译时多态性可提升性能。5)智能指针有助于资源管理。6)基类应有虚拟析构函数。7)性能优化需先进行代码分析。

C Destructors vs垃圾收集器：有什麼區別？May 13, 2025 pm 03:25 PM

C DestructorSprovidePreciseControloverResourCemangement，whergarBageCollectorSautomateMoryManagementbutintroduceunPredicational.c Destructors：1）允許CustomCleanUpactionsWhenObextionsWhenObextSaredSaredEstRoyed，2）RorreasereSouresResiorSouresiorSourseResiorMeymemsmedwhenEbegtsGoOutofScop

C和XML：在項目中集成數據May 10, 2025 am 12:18 AM

在C 項目中集成XML可以通過以下步驟實現：1)使用pugixml或TinyXML庫解析和生成XML文件，2)選擇DOM或SAX方法進行解析，3)處理嵌套節點和多級屬性，4)使用調試技巧和最佳實踐優化性能。

在C中使用XML：庫和工具指南May 09, 2025 am 12:16 AM

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式，尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫，如TinyXML、pugixml、RapidXML，根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式：DOM適合頻繁訪問和修改，SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時，TinyXML適合小文件，pugixml在內存和速度上表現好，RapidXML處理大文件優異。

C＃和C：探索不同的範例May 08, 2025 am 12:06 AM

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1）C#使用垃圾回收器自動管理內存，C 則需要手動管理。 2）C#通過接口和虛方法實現多態性，C 使用虛函數和純虛函數。 3）C#的性能優化依賴於結構體和並行編程，C 則通過內聯函數和多線程實現。

C XML解析：技術和最佳實踐May 07, 2025 am 12:06 AM

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存，適合小文件，但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動，適用於大文件，但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

c在特定領域：探索其據點May 06, 2025 am 12:08 AM

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛，原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中，C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中，C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域，C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中，C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。