問題タブ [openblas]

特に、xianyi の OpenBLAS がインストールされているかどうかを知りたいです。私は複数の PC で作業しており、過去 2 年間で複数の PC にインストールしましたが、インストールされていないものを追跡できませんでした。どのPCがそれを持っていて、どのPCが持っていないかを知る必要がありますこれは私がそれをインストールした方法です:

注: OpenBLAS ディレクトリを削除した可能性があるため、信頼できる指標ではありません。また、アンインストールする方法がわからないため、すべての PC にインストールしてから選択的にアンインストールすることはできません (これはかなり面倒です)。

OpenBLAS と GLPK にリンクされた Armadillo C++ を使用して記述されたプログラムがあります。

同一のライブラリを使用して、VS2010 の下でデバッグとリリースの両方で適切にコンパイルおよびリンクします。デバッグでは完全に動作しますが、ゆっくりと動作します。

リリース バイナリは次のエラーを出力します。

プロシージャ エントリ ポイント glp_get_num_cols がダイナミック リンク ライブラリ libopenblas.dll に見つかりませんでした。

これをどこから始めるべきかについてのアイデアはありますか? 前者で許可されているデバッグ シンボルを除いて、Debug と Release の構成が同じであることを確認しました。

CRAN経由で Mac に R をインストールしました。homebrewを介して openblas もインストールしています。次のように BLAS 実装を切り替えることができます。

参照blas（私が思うnetlib）：

vecLib (Apple の BLAS):

openblas (自作で提供):

3 つのオプションのうち、openblas が最速のオプションのようです (ただし、vecLib は 2 番目に非常に近い)。

ただし、もっと力を試したい：

NVIDIA の CUDA 6.5をインストールしました。これにより、一連のファイルが にダウンロードされ/Developer/NVIDIA/、それらの一部が にリンクされ/usr/local/cudaます。cuda環境変数を次の場所に設定しました~/.profile：

次に、次のエントリで「/Users/me/nvblas.conf」を作成しました。

理論的には、これはに含まれていない BLAS 関数をnvblas.dylib指すはずです。libopenblas.dylibnvblas.dylib

ここまでは順調ですね。次のステップは、R を に対してリンクすることnvblas.dylibです。

ただし、R を起動すると、libRlapack.dylib探しているすべての BLAS 関数が見つからないようです。

openblas はそれ自体で正常に動作し、R が探しているすべての機能を提供しlibnvblas.dylibますlibopenblas.dylib。

これは、BLAS I が指している CPU libnvblas.dylib(netlib、vecLib、openblas) に関係なく発生します。このエラーを整理するのを手伝ってくれる人はいますか? libnvblas.dylibMac で R を適切に操作するために、パスまたはリンクに追加する必要があるものは他にありますか?

関連するエラーはおそらく次のとおりです。

nvblas が openblas に転送していないように見え_dasum_ます。

/編集：

収量:

Ubuntu 14.04 LTS (64 ビット) で NumPy を使用して行列演算を高速化しようとしています。ATLAS を使用する代わりに (実際に ATLAS を使用すると、完全に実行されているスレッドは 1 つだけで、他の 7 つの開いているスレッドは、たとえば指定しても何もしていませOMP_NUM_THREADS=8ん。理由はわかりません)、OpenBLAS に試す。

[1]、[2]、[3]、[4]、[5]などのOpenBLASとNumPyのソース コードをビルドするために、いくつかのチュートリアルに従って何時間も費やしました。ただし、行列間の操作を高速化するための重要なファイルである NumPy をコンパイルした後、それらのいずれも生成できません。_dotblas.sodot

Ubuntu 14.04 で NumPy と OpenBLAS のビルドに成功した人がいるかどうか教えてください。もしよろしければ、やり方を教えていただけないでしょうか？

ありがとうございました。

アップデート：

以下は基本的に、上記の 5 つの投稿から要約して、自分のマシンで試したものです。

更新:上記のスクリプトは、Ubuntu 12.04 と 14.04 64 ビットの両方でうまく動作することがテストされています。

Windows 7-64 ビットのコンピューターを使用しており、Msys2 を使用して OpenBlas ライブラリを構築しようとしています。

minGW をインストールして OpenBlas フォルダーを解凍した後、msys2 を開き、OpenBlas があるフォルダーに移動すると、gcc に問題があるようです。コマンド make を入力すると、次のエラーが表示されます。

make: gcc: コマンドが見つかりません make: *** [getarch] エラー 127

Openblas をダウンロードしてコンパイルしました。今、openblas をコンパイルして Suitesparse 4.4.4 にリンクしようとしています。すべての lib ファイルをコンパイルした後、コンパイラがumfpack_di_demo.cをコンパイルしようとすると、次のエラーが発生します。

これは、リンクが適切ではないことを意味します。しかし、SuiteSparse_config.mk で指示されているように、システム上の libopenblas.a の絶対位置を指定しました。また、シンボル dtrsv_ が libopenblas.a で定義されているかどうかを確認するために gcc-nm も実行し、シンボルがライブラリで定義されていることを示す次の出力を得ました。

ここで何がうまくいかないのかわかりません。suitesparse_config.mk ファイルに openblas を含む lapack を含める必要がありますか? どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。

注：それが役立つ場合、すべてのコンパイルにgcc 4.4.7を使用しました。システムの詳細は次のとおりです。

==編集1：私が従った手順==

Openblas の場合:

1. http://github.com/xianyi/OpenBLAS/zipball/v0.2.14 から openblas をダウンロードしました。
2. gcc-4.4.7 と次のコマンド make FC=/usr/bin/lgfortran-4.4 を使用して自分のシステムで解凍してコンパイルしました/。
3. コンパイルが完了したら、make install と入力して、ホーム フォルダーのカスタム ディレクトリにインストールします。

スイートパースの場合:

1. http://faculty.cse.tamu.edu/davis/SuiteSparse/SuiteSparse-4.4.4.tar.gz から suitesparse をダウンロード
2. それを解凍し、suitparse_config.mk ファイルを編集して次の変更を行いました: A) CHOLMOD と SPQR の GPU 構成を有効にしました。B) metis を使用していないため、"METIS_PATH = ../../metis-4.0" と "METIS = ../../metis-4.0/libmetis.a". また、コミットされていない「CHOLMOD_CONFIG = -DNPARTITION」。C) openblas のカスタム インストールへのパスを指定: BLAS = -L//OpenBLAS/local/lib/libopenblas.a -lpthread -L/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/4.4.7/libgfortran.so
3. srcdir に make と入力します。