blas

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gotoblas 라이브러리를 사용하여 한 CPU 사이클에서 수행 할 수있는 FLOP 수를 조사하고 있습니다. 필자는 32 비트 부동 소수점 숫자를 사용하여 행렬 곱셈을 실행했으며 수동 계산을 통해 CPU 사이클 당 약 8 개의 FLOP을 얻었습니다. 내 프로세서 (Intel Xeon E5430)에는 두 개의 FPU가 있으며, 각 프로세서는 128 비트 XM

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dgemm scipy에서 큰 F- 순서 행렬을 사용하여 segfaulting

SciPy의 dgemm을 사용하여 Python에서 A * AT를 계산하려고하는데 A에 큰 행 크기 (~ 50,000)가 있고 F에서 행렬을 전달할 때 segfault를 얻으려고합니다. -주문. 물론, 결과 행렬은 매우 큰이지만, 원인이 뭐죠 모두 sgemm 및 C-주문 작품 DGEMM을 통과은 >>> import numpy as np >>> import

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벡터에 대한 BLAS1 유형 연산

BLAS1 유형 연산을 수행하는 데 MATLAB이 사용하는 것을 알고 있습니까? 예 : dscal 또는 daxpy? >> a=ones(1,1e6,'double'); >> b=ones(1,1e6,'double'); >> a=2*a; % dscal >> a=2*a+1; >> b=2*b+a; % daxpy I는 BLAS_VERSION 환경 변수를 사용

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-framework Accelerate/Accelerate.h를 포함 할 곳을 가속하십시오.

다른 사람의 코드를 컴파일하려고하는데 간단한 헤더 파일이 아닙니다. 지금은 읽을 나는 OSX의 기본 LAPACK 및 BLAS 라이브러리를 링크해야하고, 약간의 검색 후 나는 그들이 가속화 프레임 워크에있어 생각, 내 make.inc에서 나는 LAPACK_LIBS = -framework Accelerate 같은 것을 사용 내가 포함시켜야하는 메뉴얼 페이지

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Armadillo 사용 중 오류가 발생했습니다.

최신 Armadillo 패키지 (3.920)를 다운로드했으며이를 내 컴퓨터 (Ubuntu 12.04)에서 사용하려고합니다. 설치 (cmake., make, sudo make install)에 대한 readme.txt 파일에 언급 된 단계를 따르고 있습니다. 나는 내 시스템에 배낭과 블래지어가있다. 내가 사용 예제 디렉토리에 제공되는 예제를 실행하려고하면 :

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MKL을 사용하여 스레드 된 희소 행렬 - 벡터 곱셈을 수행하려면 어떻게해야합니까?

매트릭스가 복소수이고 대칭이고 4 개의 대각선이 아닌 비제로 밴드가있는 매트릭스 벡터 곱셈을 수행해야합니다. 지금까지 희소 BLAS 루틴 mkl_zdiasymv를 사용하여 곱셈을 수행했으며 하나의 코어에서 잘 작동합니다. 다중 스레드 (예 : openMP)를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다면 시도해 보려합니다. 내가 아는 한 MKL 루틴의 일부 (많은?)

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우분투 10.04 - LAPACK/BLAS API를 발행하십시오. BLAS API가 필요한 라이브러리가 없습니다.

jrl-mathtools을 내 컴퓨터에 설치하려고합니다. 수술 시스템은 우분투 10.04.4 LTS 32 비트입니다. LAPACK 버전은 BLAS의 버전이 단말은 다음과 같은 메시지를 표시하고 설치 동안 기본적 1.2 3.2.1 이다 CMake Error at /usr/share/cmake-2.8/Modules/FindBLAS.cmake:457 (messa

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우분투에서 scikit-learn을 설치할 때 약간의 문제가 있습니다

https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/에서 scikit-learn 설치 패키지를 다운로드하기 만하면됩니다. 내가 설치 디렉토리로 이동 한 후, 내가 명령 python setup.py install을 실행 sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy pyth

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가 신속하게 임의의 배열

를 만들 난에 대한 루프가 있습니다. 난 임의의 숫자의 배열을 만드는 함수를 찾고 있어요; 그것은 그것이 포함되어야하는 것처럼 보인다. 이 기능의 이름 외에도 좋은 vDSP/vecLib/etc 설명서도 좋을 것입니다. some documentation을 찾았지만 좋지 않습니다. 기능에 대한 일반적인 설명입니다.

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cblas_dgemm는 세그먼트 오류

나는 B = A를 계산하도록되어 두 행렬 을 곱 cblass_dgemm을 사용하고 는 'A를 X; row_train = 10304, col_train = 5; gsl_matrix *mean_centred_train = gsl_matrix_alloc(row_train, col_train); gsl_matrix * image_for_eigen = gsl_