C语言 Mkl 矩阵乘法,MKL库矩阵乘法
我再次来学术一把。
我今天因为不想看3000多页的大文档,就在GOOGLE狂翻用Intel的Math Kernel Library的库如何作矩阵运算。最后还是看那个3000多页的大文档找到的解决方法。
前人栽树后人乘凉……
关键词:Intel MKL MKL库 矩阵乘积 矩阵乘法 样例 例子 代码 标程 sample code
这样以后人家都能搜到这里了:D
MKL的大文档里,有各种matrix*matrix的说明,不过都是fortran的。
而MKL自己也在sample文件夹下提供了sample,我是照着SAMPLE看,不太清楚CBLAS_ORDER的定义才查到下文的。
感觉下文写的很清楚:)
CBLAS的安装与使用
烤鱼片(@
eii.dlmu)
cleverysm@163.com
CBLAS是BLAS的C语言接口。BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms,中文大概可以叫做基础线性代数子程序。主要是用于向量和矩阵计算的高性能数学库。本身BLAS是用Fortran写的,为了方便C/C++程序的使用,就有了BLAS的C接口库CBLAS。BLAS的主页是
http://www.netlib.org/blas/,CBLAS的下载地址也可以在这个页面上找到。
CBLAS安装需要先装BLAS,从主页上下载
blas.tgz,解压,根据系统修改make.inc和Makefile,make,就会生成一个blas_LINUX.a文件。然后,下载cblas.tgz,解压,在目录下将Makefile.*文件改名或者做一个链接文件为Makefile.in文件,比如在linux下就是ln -s
Makefile.LINUX
Makefile.in,根据具体情况修改Makefile.in文件,主要是BLAS的库文件路径BLLIB和CBLAS的安装目录CBDIR,make help就可以打印出可以使用的make命令,要生成全部文件就是用make all。在$(CBDIR)目录下的$(CBLIBDIR)将生成CBLAS的库文件$(CBLIB),cblas_LINUX.a。
在CBLAS的安装目录$(CBDIR)下的src目录中有个cblas.h是包括的CBLAS的函数和常量的头文件,使用CBLAS的时候就需要这个头文件,同时还需要BLAS的库文件$(BLLIB )和CBLAS的库文件$(CBLIB)。
CBLAS/BLAS分为3个level,level1是用于向量的计算,level2是用于向量和矩阵之间的计算,level3是矩阵之间的计算。比如计算矩阵的乘法就是属于level3,这里就用矩阵乘法来学习使用CBLAS。
计算矩阵乘法的函数之一是 cblas_sgemm,使用单精度实数,另外还有对应双精度实数,单精度复数和双精度复数的函数。在此以 cblas_sgemm为例。
函数定义为:
void cblas_sgemm(const enum CBLAS_ORDER Order, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA,
const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N,
const int K, const float alpha, const float *A,
const int lda, const float *B, const int ldb,
const float beta, float *C, const int ldc)
关于此函数的详细定义可以在
http://www.netlib.org/blas/sgemm.f找到,只不过是fortran语言的,这个C语言版的略有差别。
此函数计算的是 C = alpha*op( A )*op( B ) + beta*C,
const enum CBLAS_ORDER Order,这是指的数据的存储形式,在CBLAS的函数中无论一维还是二维数据都是用一维数组存储,这就要涉及是行主序还是列主序,在C语言中数组是用行主序,fortran中是列主序。我还是习惯于是用行主序,所以这个参数是用CblasRowMajor,如果是列主序的话就是CblasColMajor。
const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA和 const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB,这两个参数影响的是op( A )和op( B),其中TransA = CblasNoTrans, op( A ) = A,TransA = CblasTrans, op( A ) = A’,TransA = CblasConjTrans, op( A ) = A’。 TransB类似。
const int M,矩阵A的行,矩阵C的行
const int N,矩阵B的列,矩阵C的列
const int K,矩阵A的列,矩阵B的行
const float alpha, const float beta,计算公式中的两个参数值,如果只是计算C=A*B,则alpha=1,beta=0
const float *A, const float *B, const float *C,矩阵ABC的数据
const int lda, const int ldb, const int ldc,在BLAS的文档里,这三个参数分别为ABC的行数,但是实际使用发现,在CBLAS里应该是列数。
我在这里计算两个简单矩阵的乘法。
A:
1,2,3
4,5,6
7,8,9
8,7,6
B:
5,4
3,2
1,0
程序代码:
//因为程序是C++,而CBLAS是C语言写的,所以在此处用extern关键字
extern"C"
{
#include
}
#include
using namespace std;
int main(void) {
const enum CBLAS_ORDER Order=CblasRowMajor;
const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA=CblasNoTrans;
const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB=CblasNoTrans;
const int M=4;//A的行数,C的行数
const int N=2;//B的列数,C的列数
const int K=3;//A的列数,B的行数
const float alpha=1;
const float beta=0;
const int lda=K;//A的列
const int ldb=N;//B的列
const int ldc=N;//C的列
const float A[K*M]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6};
const float B[K*N]={5,4,3,2,1,0};
float C[M*N];
cblas_sgemm(Order, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B, ldb, beta, C, ldc);
for(int i=0;i
{
for(int j=0;j
{
cout<
}
cout<
}
return EXIT_SUCCESS;
}
from:
https://cici1020.wordpress.com/2008/09/03/mkl%E5%BA%93%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B9%98%E6%B3%95/
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