為什麼 BLAS 比自訂矩陣乘法實作快得多？

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。

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