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。
cblas_sgemm
函数定义:
cblas_sgemm(layout, transA, transB, M, N, K, alpha, A, LDA, B, LDB, beta, C, LDC);
layout
:存储格式,有行主序(CblasRowMajor
)和列主序(CblasColMajor
),C/C++ 一般是行主序。transA
:A
矩阵是否需要转置。transB
:B
矩阵是否需要转置。M
,N
,K
:A
矩阵经过transA
之后的维度是M*K
,B
矩阵经过transB
之后的维度是K*N
,C
矩阵的维度是M*N
。LDA
,LDB
,LDC
:矩阵在trans
(如果需要转置)之前,在主维度方向的维度(如果是行主序,那这个参数就是列数)。
示例代码:
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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
。计算式:C=alpha*A*b+beta*C
cblas_sgemv
函数定义:
cblas_sgemv(layout, trans, M, N, alpha, A, LDA, b, 1, beta, C, 1)
参数的定义基本和 gemm
相同,M
和 N
是 A
的行数和列数,b
和 C
的列数都是 1。