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    《C++与 BLAS、LAPACK:加速人工智能算法的线性代数秘籍》

    二、BLAS 和 LAPACK 库:C++线性代数运算的强大后盾BLAS 库专注于基础的线性代数运算,如向量与向量、向量与矩阵、矩阵与矩阵之间的乘法等运算,它提供了高度优化的底层实现。...三、借助 BLAS 和 LAPACK 库优化人工智能算法(一)环境搭建与库的集成要在 C++中使用 BLAS 和 LAPACK 库,首先需要在开发环境中进行正确的安装与配置。...这通常涉及到根据不同的操作系统(如 Windows、Linux、macOS)选择合适的预编译版本或从源代码进行编译安装。在集成到 C++项目时,需要确保编译器能够正确链接到这些库文件。...(二)基础运算的优化在人工智能算法中,大量的基础线性代数运算如矩阵乘法可以借助 BLAS 库进行优化。...(四)性能调优与最佳实践在使用 BLAS 和 LAPACK 库时,还需要注意一些性能调优的要点和最佳实践。

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    OpenBLAS项目与矩阵乘法优化 | 公开课+文字转录

    首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算。...卷基层目前通用的实现是展成矩阵,变成矩阵与矩阵的乘法,就是BLAS 3级。而全连接层一般是变成一个矩阵和向量的乘法,也落成了BLAS操作。...OpenBLAS算是目前全球最好的开源矩阵计算库,在去年的时候得到了中国计算机学会科技进步二等奖,同时也进入了很多主流的Linux安装包,比如说Ubuntu里面就有我们的OpenBLAS Package...,你能想到的Linux发行版几乎都进去了,但这不是我们主动去做的。...如果是标准BLAS,有参考实现,只是一个非常简单的Fortran实现,性能很差的,我们要比他们快很多。MKL是Intel公司自己做的BLAS,我们跟他们相当。

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