blas

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LAPACK/BLAS로 numpy를 설치하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까?

저는 우분투 14.04에 있습니다. ... sudo apt-get install python-numpy 가 작업 한 것입니다하지만 경우가 내가 locate blas을 수행하는 것입니다 확인하기 위해 시도한 방법과 같았다 아무것도 찾을 수 없습니다 : 나는 일을 기대했을 것이다 관련된. 원본에서 컴파일하는 것을 포함하지 않는 솔루션을 원합니다. 이상적인

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레벨 3의 복잡한 BLAS 함수가 잘못된 값 오류를 던졌습니다.

복잡한 행렬 행렬 곱셈을위한 Fortran 함수를 호출하는 함수를 작성하고 있습니다. 복잡한 곱셈을 위해 CGEMM_ 및 ZGEMM_ 함수를 호출합니다. 모든 xGEMM_ 함수는 본질적으로 동일하므로 SGEMM_에서 CGEMM__ 및 ZGEMM_으로 코드를 복사했습니다. 유일한 변경은 각각의 데이터 유형입니다. SGEMM_ 및 DGEMM_ 함수는 정상적으로

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LAPACK/BLAS sgemm() 맞춤 행렬 곱셈보다 느림

방금 행렬 * 행렬 곱셈을 LAPACK/BLAS로 한 번 실행하고 맞춤 루프 최적화 (바둑판 식)로 한 번 실행했습니다. 간단한 루프 타일링 방식이 BLAS 알고리즘보다 약 43 % 빠르기 때문에 조금 자극적입니다. 기본적으로, 제 질문은 BLAS 루틴을 실수로 적용하는지 여부입니다. 여기 내 코드는 다음과 같습니다. program test i

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OpenCL Cholesky 분해

OpenCL을 사용하여 다음과 같은 Cholesky 분해 알고리즘을 구현했습니다. 이 코드는 무작위로 나타납니다. 그것은 CPU 출력을 단지 몇 번 일치시킵니다. 누군가 내 구현에 무엇이 잘못되었는지 알아 내도록 도와 줄 수 있습니까? 여기 알고리즘이다 procedure CHOLESKY(A) int i, j, k; for k := 0 to n − 1 d

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파이썬에서 nltk를 가져 오는 동안 세그먼트 화 오류가 발생했습니다

debian 컴퓨터에서 nltk를 가져 오는 동안 세그먼트 화 오류가 발생합니다. 여기 파이썬 자세한 출력입니다 : - >>> import nltk .... .... import scipy.linalg.blas # precompiled from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scipy/linalg/blas.py

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우분투 시스템에 어떤 BLAS가 있는지 확인하는 방법은 무엇입니까?

특히 xianyi의 OpenBLAS가 설치되었는지 알고 싶습니다. 몇 가지 PC에서 작업하고 지난 몇 년 동안 여러 대의 PC에 설치 했었지만 설치되지 않은 트랙을 잃어 버렸습니다. 나는 그것을 가지고하지 않는이 내가 그것을 설치 한 방법 인 PC 알아야합니다 git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS cd OpenBLA

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따뜻한 시작 대칭 고유 값 계산?

대칭 고유 값 문제의 표준 (LAPACK/ARPACK/etc) 구현으로 "웜 스타트"가 가능합니까? 즉, 이미 행렬의 고유 값과 고유 벡터에 대해 꽤 잘 추측하면 가속 될 수 있습니까? Rayleigh 지수 반복 또는 전력 반복을 사용하면 꽤 명확해야하지만 표준 eigensolver 소프트웨어로이를 수행하는 방법을 알지 못합니다. 나는 내 자신의 고유 언어

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실행 시간을 인쇄하는 구성 가능한 scalapack 선형 시스템 솔버 작성

following example program을 실험에서 거친 병렬 벤치 마크로 사용하려고합니다. 다수의 실행은 매우 다른 실행 시간을 초래할 - START_TIME = MPI_WTIME() * <- added this CALL PDGESV(N, NRHS, MEM(IPA), 1, 1, DESCA, MEM(IPPIV), $ MEM(

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잘만되면 빠른 병렬 최적의 Lapack 루틴 (gfortran) Questions

나는 이틀 전까지이 사실을 아주 분명하게 이해했다고 생각했지만 지금은 생각하고 혼란스럽게 생각할 것입니다. 내가하는 일을 설명하고 간단한 질문 몇 가지를 물어 보겠다. 그러나 나는 지금까지 모순 된 대답을 수색하고 발견했다. 분명히 누군가 나를 똑바로 세울 수 있습니다. 저는 고유 값 문제를 해결하기 위해 LAPACK 루틴을 사용하는 포트란 코드를 작성했습

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R의 빌드 옵션에 대한 자세한 내용은 어디에서 확인할 수 있습니까?

소스에서 R을 구축, http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-admin.html#Other-Options 내가 "가능성이 있습니다"사용하고자하는 플래그 (200 개) 라인을 나열 ./configure --help에 저를 지시 : --enable-strict-barrier, --enable-lto, --wit