首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在OpenBLAS中,LAPACKE_zgetrf()和zgetrf_()之间的调用约定有什么不同?

在OpenBLAS中,LAPACKE_zgetrf()和zgetrf_()是两个不同的函数,它们之间的调用约定有以下不同之处:

  1. LAPACKE_zgetrf()是LAPACK库中的一个函数,用于计算复数矩阵的LU分解。它是一个C语言接口,提供了更加简洁和易用的调用方式。它的调用约定是C调用约定。
  2. zgetrf_()是OpenBLAS库中的一个函数,也用于计算复数矩阵的LU分解。它是一个Fortran语言接口,保持了与LAPACK原始接口的兼容性。它的调用约定是Fortran调用约定。

调用约定的不同主要体现在参数传递和函数命名上:

  1. 参数传递:C调用约定使用值传递,而Fortran调用约定使用引用传递。因此,在使用LAPACKE_zgetrf()时,需要将矩阵数据以及其他参数作为函数的输入参数传递给函数;而在使用zgetrf_()时,需要将矩阵数据以及其他参数作为函数的输入输出参数传递给函数。
  2. 函数命名:C调用约定使用下划线作为函数名的后缀,而Fortran调用约定不使用下划线。因此,LAPACKE_zgetrf()是C调用约定的函数,而zgetrf_()是Fortran调用约定的函数。

总结起来,LAPACKE_zgetrf()和zgetrf_()之间的调用约定主要体现在参数传递和函数命名上。LAPACKE_zgetrf()是一个C调用约定的函数,提供了更加简洁和易用的接口;而zgetrf_()是一个Fortran调用约定的函数,保持了与LAPACK原始接口的兼容性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【DB笔试面试800】Oracle,归档非归档模式之间不同点是什么?它们各自优缺点是什么

♣ 题目部分 Oracle,归档非归档模式之间不同点是什么?它们各自优缺点是什么? ♣ 答案部分 Oracle数据库,数据库可以设置为归档模式非归档模式。...DBA必须做出一个重要决策是将数据库配置为ARCHIVELOG模式下运行还是将其配置为NOARCHIVELOG模式下运行。。...4)当执行数据库备份时,必须备份数据库所有数据文件控制文件。 归档非归档模式有以下几点区别: l NOARCHIVELOG模式下,每次进行日志切换时都会覆盖联机重做日志文件。...l 大多数情况下,数据库处于NOARCHIVELOG模式(默认模式)时,只能恢复到最后一次备份时状态。该备份之后执行所有事务处理都会丢失。...database archivelog; -- alter database noarchivelog; alter database open; archive log list & 说明: 有关归档非归档更多内容可以参考我

1.1K30

走进向量计算:从源码编译 OpenBLAS

这是因为泛 AI 领域离不开矩阵计算,而 OpenBLAS 是全球前三开源矩阵计算库。本篇文章,我们就来聊聊 OpenBLAS Linux macOS 环境编译构建。...想在这两个环境,使用上 “stable” 版本 OpenBLAS,还是有一些细节上不同。 我们先从 Ubuntu 20.04 这个 LTS 版本聊起。...该使用什么路径参数,可以使用 find / | grep openblas 来搜索系统里所有 OpenBLAS 相关路径,寻找其中包含 /usr/lib/libopenblas.so.0 /...,只能证明我们程序能够调用 OpenBLAS 进行计算,OpenBLAS 编译结果是可执行,但是还不能够确认编译结果是正确、可靠。...除了 faiss 之外,全球两大框架 PyTorch Tensorflow 社区里,也有不少 OpenBLAS 相关内容,比如这里[21]这里[22],可惜是,缺少官方运营支持维护情况下

1.1K30
  • 超详细Tengine GEMM矩阵乘法汇编教程

    GEMM简介 什么是GEMM? 它英文全称是 GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵矩阵乘法),Gemm神经网络计算占据很重要位置。...Why gemm is at the heart of deep learning[1]介绍了为什么GEMM深度学习计算如此重要,以及卷积计算是如何使用GEMM。 ?...教程大纲 教程分为三部分: Step1: 纯C实现gemm Step2: 调用OpenBLASgemm Step3: Tenginegemm 运行这个教程代码,你需要: 可以执行armv8汇编环境...Step2: 调用OpenBLASgemm OpenBLAS[2]是一个开源基础线性代数计算库,BLAS英文全称Basic Linear Algebra Subprograms,它在不同处理器上都做了优化...使用Tengine4x16 kernel之前, 首先要对矩阵A矩阵B数据进行interleave。什么是interleave呢?

    2K10

    OpenBLAS:改进OpenBLASConfig.cmake生成方式,解除cmake脚本路径依赖

    path/lib/cmake/openblas/OpenBLASConfig.cmake文件OpenBLAS_INCLUDE_DIRSOpenBLAS_LIBRARIES值都是绝对路径,如下: /...下MSYS2编译OpenBLAS过程记录》 如果你编译OpenBLAS只是本机使用,那没啥问题,如果想把这个编译好OpenBLAS 移到别的位置或提供给别人使用,并且也是用cmake编译项目。...那么问题就来了,因为OpenBLASConfig.cmake路径依赖问题,导致cmake脚本调用find_package( OpenBLAS NO_MODULE )返回OpenBLAS_LIBRARIES...OpenBLAS_LIBRARIES值都是错!...代码清晰对应着OpenBLASConfig.cmake三行代码,由此我们理解为什么OpenBLASConfig.cmake路径都是绝对路径,而且windows下OpenBLAS_LIBRARIES

    3.1K70

    走进向量计算:从源码编译 OpenBLAS

    这是因为泛 AI 领域离不开矩阵计算,而 OpenBLAS 是全球前三开源矩阵计算库。本篇文章,我们就来聊聊 OpenBLAS Linux macOS 环境编译构建。...想在这两个环境,使用上 “stable” 版本 OpenBLAS,还是有一些细节上不同。 我们先从 Ubuntu 20.04 这个 LTS 版本聊起。...该使用什么路径参数,可以使用 find / | grep openblas 来搜索系统里所有 OpenBLAS 相关路径,寻找其中包含 /usr/lib/libopenblas.so.0 /...,只能证明我们程序能够调用 OpenBLAS 进行计算,OpenBLAS 编译结果是可执行,但是还不能够确认编译结果是正确、可靠。...除了 faiss 之外,全球两大框架 PyTorch Tensorflow 社区里,也有不少 OpenBLAS 相关内容,比如这里这里,可惜是,缺少官方运营支持维护情况下,这些内容显然不能够得到很好解决

    1.1K10

    开发 | 低配硬件就不能运行深度神经网络了?手把手教你克服“杀牛用鸡刀”难题

    这种策略主要上采用优化矩阵之间乘法(GEMM)类通用计算技巧,从而同时影响卷积层(其计算通常是 im2col + GEMM)全连接层。...还有 CaffePresso, 可以将 Caffeprototxt类型文件定制成适用于各种不同硬件平台低规格版本。...以上所有的这些方法都是四核 1.3 GHz CPU 1 GB RAM 树莓派 3 上执行。...不同次数批量执行,我们每次执行 100 次前向通过,并计算了每一张图像平均处理时间。 评估结果讨论 在下面的表格,列出了平均前向通过时间。...表1 不同测试配置不同批处理次数下性能表现 ? 图1 线性尺度下不同配置前向通过时间比较 在对数尺度尺度上我们再来看一下: ?

    1.4K50

    迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)

    把stylecontent图都过卷积层(如上图),然后输出,不计算权重loss,而是计算图片loss。 保持权重不变了,那么训练时候loss是什么?...不更改的话,程序默认输出是512宽度,输入原始图像一致宽长比。 —————————————————————————————— 五、caffeCPU环境下如何优化效率?...Altas,OpenBlas,Intel MKL,Blas承担了大量了数学工作,所以CaffeBlas对性能影响很大。...我们将输入图像参考风格图像语义标签纳入迁移过程,以便子区域之间迁移得到语义上等效,并且每个语义之间映射接近均匀。我们结果显示,该算法保留了所需风格丰富性,并防止了外溢。如图2所示。...比如油画风格迁移,里面用到了7种不同步骤来描述迁移油画特征。又比如头像风格迁移里用到了三个步骤来把一种头像摄影风格迁移到另一种上。

    1.5K10

    走进向量计算:制作 OpenBLAS Docker 预构建产物镜像

    并且,不同 CPU 架构(x86、ARM),不同类型 CPU(Intel、AMD)环境下,OpenBLAS 编译产物也是不同。...所以,想要减少开发构建 Milvus 所需要时间,确定容器环境,制作预构建产物来减少重复构建花费大量时间,就变得十分必要啦。...基于 AMD Zen 架构 CPU 容器预构建 Intel x86 小节最大不同是, AMD Zen 架构 CPU 容器构建中,由于比较老版本 OpenBLAS 该架构上兼容性存在问题...遇到问题类似,0.3.9 版本一些 Ubuntu 发行版,我们会在构建过程结果遇到一些报错警告,虽然能够得到构建产物,但是上面的原因一样,我们需要是稳定、可靠产物,所以,可以排除掉...最后 既然本文主要聊 OpenBLAS 容器构建,Milvus 相关内容,我们还是之后文章,再进行展开吧。 接下来向量数据库相关内容,我们将继续聊聊之前立过各种 Flag。

    57610

    走进向量计算:制作 OpenBLAS Docker 预构建产物镜像

    并且,不同 CPU 架构(x86、ARM),不同类型 CPU(Intel、AMD)环境下,OpenBLAS 编译产物也是不同。...所以,想要减少开发构建 Milvus 所需要时间,确定容器环境,制作预构建产物来减少重复构建花费大量时间,就变得十分必要啦。...基于 AMD Zen 架构 CPU 容器预构建 Intel x86 小节最大不同是, AMD Zen 架构 CPU 容器构建中,由于比较老版本 OpenBLAS 该架构上兼容性存在问题...遇到问题类似,0.3.9 版本一些 Ubuntu 发行版,我们会在构建过程结果遇到一些报错警告,虽然能够得到构建产物,但是上面的原因一样,我们需要是稳定、可靠产物,所以,可以排除掉...最后 既然本文主要聊 OpenBLAS 容器构建,Milvus 相关内容,我们还是之后文章,再进行展开吧。 接下来向量数据库相关内容,我们将继续聊聊之前立过各种 Flag。

    57920

    Caffe:CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)

    Caffe用到Blas可以选择Altas,OpenBlas,Intel MKL,Blas承担了大量了数学工作,所以CaffeBlas对性能影响很大。...请注意前面安装OpenBlas软件列表,有一项是openblas-openmp,看到这里我似乎明白了什么。到网上一查,果然openblas-openmp是OpenBlas多线程优化版本。.../usr/lib64下不仅有libopenblas.so.0(单线程版本),还有一个libopenblasp.so.0,这个就是前面软件列表openblas-openmpso文件(多线程版本),...《OpenBLAS编译安装简介》 默认安装到/opt/OpenBLAS下,cmake生成CaffeMakefile时会自动找到,剩下步骤就和前面一样了。...最后问题: 用OpenBlas时,OPENBLAS_NUM_THREADS设置为最大,让CPU负载跑满,并不能大幅提高速度,这是为什么?一直没搞明白。

    2.3K10

    安装dlib成功但import时显示undefined symbol:cblas_ddot

    使用yum安装blaslapack也没用,可能是因为我是用python3安装dlib,而yum对应是python2。...安装dlib过程,程序会检测blas是否能找到,提示是“Found CBLAS LIBRARY”、“Found LAPACK LIBRARY”,但是依然提示“BLAS library does not...其尝试从多种方法查找系统BLAS库,情况,该代码找到了CBLAS,然后进行进一步检测是否有 cblas_ddot 时没找到,我用CBLAS明明有cblas_ddot,且终端用命名“locate...从上图代码可以看到程序执行过程,总之不知道为什么找不到。...后来发现程序会检查openblas,也就是说如果安装openblas也应该有用: 抱着死马当活马医心态试了试安装openblas,步骤是: 从www.openblas.net下载tar压缩包 解压后从命令号进入文件夹

    1.1K20

    OpenBLAS项目与矩阵乘法优化 | 公开课+文字转录

    从操作系统来说,基本上常见主流OS都支持。整体上,从适配处理器范围支持操作系统,开源库算是最广实现。 ? 因此,OpenBLAS用户也是比较多。...随着规模变大,矩阵性能在下降是为什么呢?因为实现过程,没有考虑到cache原因,当矩阵比较小时候,速度还能快一些,当矩阵大了时候,一定会跌下去,所以图里就有一个下滑过程。...p这一步,要把计算顺序稍微换一下,把i放到里面,j放到外面,这块背景为什么要换一下,实际上是因为我们假设矩阵存储时候是以列优先存储列项数值是连续存储,行之间是有间隔,这对于仿存更有优势。...当我们分析程序存在性能瓶颈,对于A访存B访存是比较慢,很多访存在矩阵是不连续,所以访存性能就差了很多,一方面不能利用cache,一方面TLB上也有影响,当然C部分也有一些影响,C矩阵往往很大...但是我们也做过很多稀疏矩阵优化,比如稀疏矩阵乘向量优化,这个对访存来说更困难一些,因为没有办法预测到下一次访存在什么位置,这造成了优化困难。 问题2:OpenBLAS其他矩阵库有什么关系?

    4.4K71

    Octave文档分享

    它提供了线性非线性问题数值解,以及执行其他数值实验能力。它还为数据可视化操作提供了广泛图形功能。该计划以主要作者前教授Octave Levenspiel命名。...GNU Octave 通常通过其交互式界面(CLIGUI)使用,但它也可用于编写非交互式程序。该项目是 1988 年左右构思,起初它目的是作为化学反应器设计课程伴侣。...GNU Octave 语言很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外,还支持 C 标准库 UNIX 系统调用函数已知函数。...可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ Fortran 代码。.../OpenBLAS OpenBLAC 最近玩太开心了,一直没有发文章,哈哈哈,真是个好地方,气候真的好

    58020

    Theano 中文文档 0.9 - 5.2 Mac OS安装说明

    安装要求软件包可选软件包 conda install numpy scipy mkl 之间参数是可选。...之间任何参数都是可选。 对于root安装,请使用sudo。 user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地site-packages。...这包括MacPorts安装过程,但请确保你PATH环境变量包含/opt/local/bin/opt/local/sbin MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本nosetests...之间任何参数都是可选。 对于root安装,请使用sudo。 user用于用户安装,不需要管理员权限。它将Theano安装在你本地site-packages。...这包括MacPorts安装过程,但请确保你PATH环境变量包含/opt/local/bin/opt/local/sbin MacPorts不会自动创建指向MacPorts版本nosetests

    1.3K10

    Milvus 最佳实践之如何设置系统配置项 (2)

    Milvus 最佳实践之如何选择索引类型 在上文《Milvus 最佳实践之如何选择索引类型》,针对0.5.3版本不同用户需求提出了关于选择索引类型意见。...从上图可以看出,CPUGPU模式下,对于大于索引大小 cpu_cache_capacity值(10G50G),其搜索速度基本一致;而当该参数值设置为4G时,由于内存数据被频繁置换,搜索性能降低了两个数量级...use_blas_threshold Milvus进行搜索时,会调用faiss库低层函数进行向量距离计算。...当 use_blas_threshold 设为500时,则可以明显地观察到, nq=500 之前测试结果1100那组相近,nq 大于500之后因为使用了 OpenBLAS 库,性能慢了数倍;纯...为什么 GPU 模式下也提供了 CPU 计算选项呢?这是由于利用 GPU 进行搜索时需要将数据从内存拷贝至显存,这步需要耗费一些时间。

    1.7K30

    Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法

    最吸引我是它工作环境概念,可以简单配置不同Python版本环境、不同Python包环境、不同R环境R包环境,对于生物信息软件繁杂应用频繁更新提供了很大便利。...环境变量解释使用见:http://blog.genesino.com/2017/06/bash1/ Conda基本使用 Conda安装配置好之后,就可以使用了。...这是Conda最有特色地方,可以通过创建不同环境,同时运行不同软件多个版本。...ETE构建、绘制进化树 # 新建一个环境,命名为phylo,指定其内安装python版本为2.7 conda create -n phylo python=2.7 # phylo环境安装 ete3...ete3 ete3_external_apps # 默认安装到了anaconda_path下面的envs/phylo目录下(屏幕输出也会有显示) # 这个目录下存在bin文件夹,一般使用全路径就可以调用

    2.2K60

    音频处理效率测评:audioflux、torchaudio、librosaessentia库哪个更快?

    本文中,我们将对四个常用音频处理库——audioflux、torchaudio、librosaessentia——进行性能测试,以评估它们计算Mel频谱时效率。...包装,底层针对不同平台有不同桥接处理,支持OpenBLAS,MKL等TorchAudio: 基于pytorch开发,pytorch基于C++开发python包装,底层使用MKL,pytorch针对CPU...是高度优化(本篇评测不涉及到GPU版pytorch);librosa: 纯python开发,主要基于numpyscipy,numpy底层使用OpenBLAS;Essentia: 基于C++开发python...如果库 API 设计提供了初始化函数,则在实际业务场景中会创建并重复调用它们,初始化执行时间也不计入评估结果。...MKL 使用 OpenMP 进行并行加速,但是同一进程只能存在一个 OpenMP 实例。当这些库一起使用时,最好将所有库链接到 libomp 相同位置,否则会出现错误。

    1.4K80
    领券