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

BLAS矩阵-向量乘法与向量-矩阵乘法。一种工作,另一种失败

BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是一组用于执行基本线性代数运算的软件库。BLAS库提供了高效的矩阵和向量操作,包括矩阵-向量乘法和向量-矩阵乘法。

矩阵-向量乘法是指将一个矩阵与一个向量相乘的操作。在BLAS中,矩阵-向量乘法可以通过调用gemv函数来实现。该函数接受输入矩阵、输入向量和输出向量,并将计算结果存储在输出向量中。矩阵-向量乘法在科学计算、数据分析和机器学习等领域中广泛应用。例如,在图像处理中,可以使用矩阵-向量乘法来实现图像滤波操作。

向量-矩阵乘法是指将一个向量与一个矩阵相乘的操作。在BLAS中,向量-矩阵乘法可以通过调用gemv函数的转置版本来实现。该函数接受输入向量、输入矩阵和输出向量,并将计算结果存储在输出向量中。向量-矩阵乘法在机器学习和神经网络中经常用于计算输入向量与权重矩阵的乘积。

BLAS库的优势在于其高效性和可移植性。由于BLAS库经过优化,可以在不同的硬件平台上实现高性能的线性代数运算。此外,BLAS库还提供了多种精度选项,包括单精度(float)、双精度(double)和复数精度(complex),以满足不同应用的需求。

腾讯云提供了适用于线性代数计算的云计算产品,如弹性计算(Elastic Compute)和云服务器(Cloud Server)。这些产品提供了高性能的计算资源,可以用于执行BLAS库中的矩阵-向量乘法和向量-矩阵乘法等操作。您可以通过访问腾讯云的官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用方式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 吴恩达机器学习笔记15-矩阵与向量的乘法

    一个示例 如下图,让一个3×2的矩阵和一个2维的列向量相乘,会得到什么样的结果呢? ? 其运算的规则如下图, ? 从上图可知,矩阵和向量的乘法规则比较有意思,一个矩阵和一个向量乘得到一个新的列向量。...而结果列向量的维数就是矩阵的行数,等式左边的矩阵和向量的形状也比较有意思,矩阵的列数必须等于向量的维数,只有这样才能进行矩阵和向量的乘法。...一个m×n的矩阵乘一个n×1的向量,这里要注意矩阵的列数必须等于向量的行数才能相乘,得到的结果是一个m×1的向量。 而且我们还可以看出,在做矩阵和向量的乘法时,它们的次序也很重要。...一个列向量和矩阵乘,矩阵必须在前面、列向量必须在后面。比如: ? 那么,我们费事巴拉地规定这种矩阵和向量的乘法有啥用呢?...就会得到上面图中下半部分的这样的一个矩阵与向量乘法的式子,再利用前面讲的矩阵与向量乘法的运算规则,可以用一个式子就表示出4套房子的售价的运算,厉害吧? 有些同学可能觉得这种写法多此一举,更加麻烦。

    2.3K11

    基于GEMM实现的CNN底层算法被改?Google提出全新间接卷积算法

    BLAS提供了实现矩阵和向量基本运算的函数,最早于1979年由C.L.LAWSON提出。...BLAS的发展大致可以分为三个阶段(levels)的历程,这和函数定义,出版顺序,以及算法中多项式的阶数以及复杂性有关,第一阶段只包含与向量(vector)有关的运算,第二阶段添加了向量与矩阵进行运算的操作...,第三阶段添加了矩阵与矩阵之间的运算,前两个阶段的BLAS都是用于向量处理器的,而第三阶段适用于矩阵处理器,所以BLAS的发展和硬件的发展密不可分。...由于矩阵乘法相对于向量-向量乘法以及向量-矩阵乘法,有更低的时间复杂度,效率更高,因此其广泛用于许多科学任务中,与之相关的GEMM算法成为了目前BLAS设计者的主要优化对象。...例如可以将A和B分解为分块矩阵,使得GEMM可以递归实现。有关GEMM的详细信息可以参见[1][2][3]。如何对GEMM进行优化,是BLAS相关工作的研究热点。

    1.7K30

    OpenBLAS项目与矩阵乘法优化 | 公开课+文字转录

    雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化。 ? 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。...它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运算,对应元素的计算; BLAS 2级,主要做矩阵和向量,就类似PPT中蓝色部分所示,矩阵A*向量x, 得到一个向量y。...此外,还有很多科学和工程的模拟,在转换后都变成了一种矩阵上的操作。如果你把矩阵优化的特别好的话,对整个应用的提升,都是非常有帮助的。 ?...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。

    4.5K71

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

    以深度学习中的神经网络为例,神经元之间的连接权重与输入数据的处理过程本质上就是一系列矩阵乘法与向量运算的组合。...在图像识别任务里,图像被转化为矩阵形式输入神经网络,通过卷积层的卷积核(也是矩阵)进行滑动卷积计算,这一过程中矩阵乘法频繁出现。...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。...(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。...例如,在神经网络的前向传播过程中,每一层的输入数据与权重矩阵的乘法运算,如果使用 BLAS 库提供的函数来实现,能够显著提高计算速度。

    10100

    英伟达CUDA高性能计算库详解

    它包含了向量-向量、矩阵-向量和矩阵-矩阵操作的标准集合,如向量加法、矩阵乘法等。cuBLAS 是用 CUDA C 编写的,并针对 NVIDIA GPU 进行了优化。...Level 2 BLAS 函数 这些函数主要用于矩阵-向量操作: cublasSgemv: 一般矩阵-向量乘法。 cublasStrmv: 三角矩阵-向量乘法。...cublasStbmv: 三角带状矩阵-向量乘法。 cublasStpmv: 三角打包矩阵-向量乘法。 cublasStrsv: 解三角矩阵方程 Ax = b。...Level 3 BLAS 函数 这些函数主要用于矩阵-矩阵操作: cublasSgemm: 一般矩阵乘法,计算 C = α * op(A) * op(B) + β * C。...cuSPARSE 库的主要功能包括但不限于: 稀疏矩阵-向量乘法 (SpMV): 这是 cuSPARSE 中最常用的功能之一,它执行的是稀疏矩阵与一个稠密向量之间的乘法操作。

    29610

    OpenBLAS 中矩阵运算函数学习

    GEMM 是矩阵乘法最成熟的优化计算方式,也有很多现成的优化好的库可以调用。...OpenBLAS 矩阵计算OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm 和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv,二者使用方法基本相同,参数较多,所以对参数的使用做个记录...矩阵与矩阵乘法cblas_sgemm 计算的矩阵公式:C=alpha*A*B+beta*C,其中 A、B、C 都是矩阵,C 初始中存放的可以是偏置值。...然后调用了BLAS库中的函数cblas_sgemm,该函数用于矩阵乘法的计算。...最后,通过两个for循环打印出乘积矩阵c的值。矩阵与向量乘法矩阵与向量乘法本质也是矩阵与矩阵,只不过 gemv 比 gemm 要快一些,所以有时候也需要用 gemv。

    70200

    img2col 卷积优化讲解

    因为线性代数领域已经有非常成熟的计算接口(BLAS,Fortran 语言实现)来高效地实现大型的矩阵乘法,几乎可以做到极限优化。...图片以蓝色的特征图为例,它是一个 3 x 3 的矩阵,而卷积核是一个 2 x 2 的矩阵,当卷积核的滑动步长为 1 时,那么传统的直接卷积计算一共需要进行 4 次卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算。...现在我们把每一个特征子矩阵都排列成一个行向量(如图中编号1️⃣、2️⃣所示),然后把这 4 个行向量堆叠成一个新的矩阵,就得到了蓝色特征图所对应的 Input Matrix。...如果第一步转化成列向量,则这里应该转化成行向量,这是由矩阵乘法的计算特性决定的,即一个矩阵的每一行和另一个矩阵的每一列做内积,所以特征图和卷积核只能一个展开为行,一个展开为列。...图片结语通过 img2col 函数,我们只需执行一次矩阵乘法计算就能得到与卷积运算相同的结果,而传统的直接卷积计算光是一个通道就需要进行 4 次(仅指本例中)卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算,那么如果通道数特别多

    2.4K31

    im2col:将卷积运算转为矩阵相乘

    上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果。...相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式,所以可以将每个窗口内的元素拉成向量,通过向量内积进行运算,多个窗口的向量放在一起就成了矩阵,每个卷积核也拉成向量,多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵,于是,卷积运算转化成了矩阵运算...逻辑上虽然为矩阵乘法,实现时两个矩阵逐行内积即可。...优缺点分析 将卷积运算转化为矩阵乘法,从乘法和加法的运算次数上看,两者没什么差别,但是转化成矩阵后,运算时需要的数据被存在连续的内存上,这样访问速度大大提升(cache),同时,矩阵乘法有很多库提供了高效的实现方法...,像BLAS、MKL等,转化成矩阵运算后可以通过这些库进行加速。

    2.5K10

    Julia开源新框架SimpleChain:小型神经网络速度比PyTorch快5倍!

    矩阵乘法的复杂度是立方的,而内存分配的规模是线性的,所以用非分配(non-allocating)内存的方式来操作向量的优先级并不高; 2....目前AI加速的工作主要集中于GPU内核加速,让指令运行尽可能快,由于这些大型矩阵-矩阵操作在GPU上是最快的,并且也是大模型的主要瓶颈,所以性能基准基本上只是衡量这些特定内核的速度; 3....矩阵操作只有在能够使用批处理(A*B中的B矩阵的每一列都是一个单独的批处理)时才会发生。 在大部分科学机器学习的情境下,如ODE邻接中的向量Jacobian乘积的计算,这种操作是矩阵-向量乘法。...有一个API,其中的向量的参数和梯度都是first class,以便更容易地与各种优化器或求解器(如BFGS)协同工作; 4....这就是可组合性和灵活性的优势:一种允许你轻松构建机器学习框架的语言,也是一种允许你构建替代框架的语言,这些框架针对替代人群进行优化。

    1.4K30

    深度学习:张量 介绍

    向量是元素的一维列表: 矩阵是向量的二维列表: 下标表示(行,列)。考虑矩阵的另一种方式是用向量作为元素的向量。请注意,它们通常用大写字母表示。...3D 张量可以被视为三维矩阵列表: 考虑 3D 张量的另一种方式是使用矩阵作为元素的向量。请注意,在本文中它们是用书法大写字母标注的。...4D 张量可以被认为是 3D 张量的四维列表: 考虑 4D 张量的另一种方式是使用 3D 张量作为其元素的向量。这些可能会变得越来越复杂,但这是继续使用张量进行运算所必需的程度。...通过这个视图,就可以清楚如何在矩阵上执行点积。发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...它还需要第一轴和第二轴与两个张量匹配: (c、z、m、n) x (c、z、n、r) = (c、z、m、r) 在三维空间中,进行矩阵乘法,然后进行向量之间的点积。

    39020

    Julia开源新框架SimpleChain:小型神经网络速度比PyTorch快5倍!

    矩阵乘法的复杂度是立方的,而内存分配的规模是线性的,所以用非分配(non-allocating)内存的方式来操作向量的优先级并不高; 2....目前AI加速的工作主要集中于GPU内核加速,让指令运行尽可能快,由于这些大型矩阵-矩阵操作在GPU上是最快的,并且也是大模型的主要瓶颈,所以性能基准基本上只是衡量这些特定内核的速度; 3....矩阵操作只有在能够使用批处理(A*B中的B矩阵的每一列都是一个单独的批处理)时才会发生。 在大部分科学机器学习的情境下,如ODE邻接中的向量Jacobian乘积的计算,这种操作是矩阵-向量乘法。...有一个API,其中的向量的参数和梯度都是first class,以便更容易地与各种优化器或求解器(如BFGS)协同工作; 4....这就是可组合性和灵活性的优势:一种允许你轻松构建机器学习框架的语言,也是一种允许你构建替代框架的语言,这些框架针对替代人群进行优化。

    87440

    深度学习中的基础线代知识-初学者指南

    向量乘法 向量乘法有两种类型:点积和 Hadamard乘积 。 点积 两个向量的点积是一个标量。 向量和矩阵的点积(矩阵乘法)是深度学习中最重要的操作之一。...矩阵的标量运算与向量一样。...矩阵转置 神经网络经常处理维度不符合要求的矩阵。 而 矩阵 转置提供了一种方法来 “ 旋转 ” 其中一个矩阵,以使其操作符合乘法要求。 转置矩阵有两个步骤: 1....  M × N 矩阵和 N × K 矩阵的乘积是 M × K 矩阵。 新矩阵取第一个矩阵的行和第二个矩阵的列。 步骤 矩阵乘法依赖于点积与行列元素的各种组合。...操作 a1 · b1 表示我们取矩阵 A 中 第一 行 ( 1,7 ) 和矩阵 B 中 第 1 列 ( 3,5 )的点积 。 这里是另一种方法: 为什么矩阵乘法以这种方式工作?

    1.5K60

    大规模开源线性代数求解器(Eigen,LAPACK,Ceres)+JSim数值解算器+Plot Digitizer

    在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。 LAPACK 项目的最初目标是使广泛使用的 EISPACK 和 LINPACK 库在共享内存向量和并行处理器上高效运行。...LAPACK 通过重新组织算法以在最内层循环中使用块矩阵运算(例如矩阵乘法)来解决此问题。...这些块操作可以针对每个架构进行优化,以考虑内存层次结构,从而提供一种可移植的方式来在不同的现代机器上实现高效率。...LAPACK 一开始就被设计为利用 Level 3 BLAS——一组 Fortran 子程序的规范,用于执行各种类型的矩阵乘法和具有多个右手边的三角系统的解决方案。...有关已知供应商或 ISV 提供的 BLAS 的详细信息,请参阅 BLAS 常见问题解答。或者,用户可以下载 ATLAS 以自动为架构生成优化的 BLAS 库。

    2K10

    教程 | 基础入门:深度学习矩阵运算的概念和代码实现

    选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现,对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础,也是最实用的教程指导,为以后的机器学习模型开发打下基础。...标量运算 标量运算即为向量和数字间的运算。向量与数的运算就是向量内每一个元素与这一个数进行相应的运算。如下图的一个标量运算: ? 向量间运算 在向量间的运算中,对应位置的值可以组合而产生一个新向量。...向量乘法 向量的乘法有两种类型:一种是点积,另一种是 Hadamard 积。 点积 两个向量的点积结果是一个标量。向量和矩阵(矩阵乘法)的点积在深度学习中是最重要的运算之一。...在下图中,A 矩阵左乘 B 矩阵得到 C 矩阵。A 矩阵行向量与 B 矩阵列向量点积就等于 C 矩阵的元素,具体可以通过下图 C 矩阵内部元素的构成来了解。 ?...A 矩阵行向量 a1 与 B 矩阵列向量 b1 的点积,即下图所示: ? 下面是另一个矩阵的乘积: ? 矩阵乘法是不可交换的(即AB ≠ BA)。

    2.5K130

    资源 | 让手机神经网络速度翻倍:Facebook开源高性能内核库QNNPACK

    这些算子与矩阵相乘紧密相关:全连接算子和 1×1 卷积直接映射到矩阵相乘,具有较大内核的卷积可以分解成一种名为 im2col 的内存布局转换和矩阵相乘的组合。...实现矩阵相乘 不直接在科学计算或者深度学习软件上工作的软件工程师可能不熟悉库是如何实现矩阵相乘的,所以在详细介绍 QNNPACK 之前,会有一个总体介绍。...MxK 矩阵 A 与 KxN 矩阵 B 相乘得到 MxN 矩阵 C。C 中的每个元素都可以认为是 A 行与对应 B 列的点积。 在点积基元上实现整个矩阵相乘是可能的,但这样的实现过于低效。...多数 BLAS 库针对的是矩阵高达数千个双精度浮点元素的科学计算用例,但 QNNPACK 的输入矩阵来自低精度、移动专用的计算机视觉模型,并且具有非常不同的维度。...vector-by-scalar 乘法,因此研究中使用的是向量乘法以及额外的命令 (VEXT.8 on AArch32, EXT on AArch64),以旋转矩阵 A 中的向量;三,在 8-bit

    1.6K40

    einsum,一个函数走天下

    在实现一些算法时,数学表达式已经求出来了,需要将之转换为代码实现,简单的一些还好,有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等,若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...现在,这些问题你统统可以一个函数搞定,没错,就是 einsum,einsum 函数就是根据上面的标记法实现的一种函数,可以根据给定的表达式进行运算,可以替代但不限于以下函数: 矩阵求迹:trace 求矩阵对角线...:diag 张量(沿轴)求和:sum 张量转置:transopose 矩阵乘法:dot 张量乘法:tensordot 向量内积:inner 外积:outer 该函数在 numpy、tensorflow、...换成省略号,以表示剩下的所有维度: 这种写法 pytorch 与 tensorflow 同样支持,如果不是很理解的话,可以查看其对应的公式: ? 矩阵乘法的公式为: ?...接下来测试 einsum 与 dot 函数,首先列一下矩阵乘法的公式以以及 einsum表达式: ? ?

    2K20

    如何处理TensorFlow中的InternalError: Blas GEMM launch failed

    这个错误通常出现在进行矩阵乘法运算时,特别是涉及到BLAS库调用时。本文将深入分析这个错误的原因,并提供详细的解决方案和代码示例。...这个错误通常出现在进行矩阵乘法运算时,对模型训练和推理产生影响。理解和解决这个问题对于确保模型的稳定性和性能至关重要。 正文内容 1....InternalError: Blas GEMM launch failed是TensorFlow中的一个错误,通常出现在调用BLAS库进行矩阵乘法运算时。...tf.matmul(a, b) except tf.errors.InternalError as e: print("Caught InternalError: ", e) 在这个例子中,进行大规模矩阵乘法运算时可能会触发...2.2 驱动问题 不兼容或过时的GPU驱动可能会导致BLAS库调用失败。

    15010
    领券