CBLAS編譯安裝與使用舉例

在github上看到有人用blas library優化自己的原始碼，對此產生了強烈興趣。

準備自己動手實踐一下，網上搜尋了一大堆編譯安裝blas教程的資料，沒乙個靠譜的，編譯過程中遇到一堆的問題。因為自己沒有root許可權，所以只能在home目錄中本地編譯使用cblas，然後本地鏈結編譯得到的庫檔案到應用程式。

最後自己憑著直覺連蒙帶猜，終於把blas與cblas裝上，並投入到例項中優化執行應用程式。填補了很多linux知識。

首先要解釋一下blas，cblas與lapaxk之間的區別與聯絡。

cblas只是blas的c語言版本，所以cblas安裝需要先裝blas

1. 編譯blas，進入blas目錄執行下面的命令

gfortran -c -o3 *.f # 編譯所有的 .f 檔案，生成 .o檔案

ar rv libblas.a *.o # 鏈結所有的 .o檔案，生成 .a 檔案

2. 編譯cblas，進入cblas目錄，首先根據自己的作業系統平台，將某個makefiel.***複製為makefile.in，***表示作業系統。如果是linux，那麼就將makefile.linux 複製為 makefile.in。

cp ../blas/libblas.a testing # 將上一步編譯成功的 libblas.a 複製到 cblas目錄下的testing子目錄

make # 編譯所有的目錄

此時會在cblas安裝目錄下的lib目錄中產生乙個靜態鏈結庫檔案

cblas_linux.a，這個庫檔案和上面得到的libblas.a檔案就是我們所需要的。另外還需要的就是cblas/include中的cblas.h標頭檔案。將三個檔案全部拷貝到，你需呼叫的應用程式原始碼目錄中。

到此blas和cblas的安裝任務完成，可以看出，這裡安裝的實際含義是編譯得到兩個庫檔案和乙個標頭檔案，再將這三個檔案放置到gcc的搜尋路徑中去（例如可以在拷貝到/esr/local/lib，或在/usr/local/lib下做乙個快捷鏈結，也可直接像我上面那樣複製的）。

cd /usr/local/lib

ln -s ./cblas/lib/cblas_linux.a ./libcblas.a

cblas/blas分為3個level，level1是用於向量的計算，level2是用於向量和矩陣之間的計算，level3是矩陣之間的計算。比如計算矩陣的乘法就是屬於level3，這裡就用矩陣乘法來學習使用cblas。

計算矩陣乘法的函式之一是 cblas_sgemm，使用單精度實數，另外還有對應雙精度實數，單精度複數和雙精度複數的函式。在此以 cblas_sgemm為例。

函式定義為：

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  )

此函式計算的是 c = alpha*op( a )*op( b ) + beta*c,

const enum cblas_order order，這是指的資料的儲存形式，在cblas的函式中無論一維還是二維資料都是用一維陣列儲存，這就要涉及是行主序還是列主序，在c語言中陣列是用行主序，fortran中是列主序。我還是習慣於是用行主序，所以這個引數是用cblasrowmajor，如果是列主序的話就是cblascolmajor。

const enum cblas_transpose transa和 const enum cblas_transpose transb，這兩個引數影響的是op( a )和op( b)，可選引數為cblasnotrans=111, cblastrans=112, cblasconjtrans=113，其中transa = cblasnotrans, op( a ) = a，transa = cblastrans, op( a ) = a'，transa = cblasconjtrans, op( a ) = a'。 transb類似。

const int m，矩陣a的行，矩陣c的行

const int n，矩陣b的列，矩陣c的列

const int k，矩陣a的列，矩陣b的行

const float alpha， const float beta，計算公式中的兩個引數值，如果只是計算c=a*b，則alpha=1,beta=0

const float *a， const float *b， const float *c，矩陣abc的資料

計算兩個簡單矩陣的乘法。

a:1,2,3

4,5,6

7,8,9

8,7,6

b:5,4

3,21,0

//因為程式是c++，而cblas是c語言寫的，所以在此處用extern關鍵字extern"c"

#includeusing namespace std;

int main(void) ;

const float b[k*n]=;

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

比如：g++ main.cpp cblas_linux.a libblas.a -o main

如果是寫成makefile檔案，則修改變數objs = main.o cblas_linux.a libblas.a

當然，這裡假定是這兩個.a檔案是放在可以直接訪問的位置，或者寫全路徑也可以。

這個有時間再補充，現在這個時間比較尷尬。不過確實對應用起到了優化作用，執行時間從160多s降到了115s，只是簡單將序列**用函式clabs_caxpy替代。

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