Python高性能矩阵乘法：MKL、OpenBLAS与NumPy的链接与性能对比 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何在Python中实现高性能的矩阵乘法。矩阵乘法是科学计算、机器学习等领域的核心运算，因此，优化矩阵乘法的性能至关重要。我们将深入探讨几种主流的方案，包括Intel MKL、OpenBLAS以及NumPy自带的实现，并进行性能对比，帮助大家根据实际需求选择合适的方案。 1. 矩阵乘法的基础知识 首先，我们简单回顾一下矩阵乘法的定义。对于两个矩阵 A (m x n) 和 B (n x p)，它们的乘积 C (m x p) 的元素 cij 定义为： cij = ∑k=1n aik * bkj 这意味着矩阵C的每个元素都是A的第i行和B的第j列对应元素乘积的和。 矩阵乘法的时间复杂度为 O(mnp)。 2. NumPy中的矩阵乘法 NumPy是Python中用于科学计算的基础库，它提供了高效的数组操作和数学函数。NumPy本身就提供了矩阵乘法的实现，可以通过 np.dot() 函数或者 @ 运算符进行矩阵乘法。 import numpy as np # 创建两个矩阵 A = n …
MKL/OpenBLAS/BLIS：优化底层线性代数库提升 NumPy 性能
好的，各位朋友们，今天咱们来聊聊一个听起来有点高深，但其实跟咱们写代码效率息息相关的话题：MKL/OpenBLAS/BLIS，这哥仨是怎么优化底层线性代数库，从而提升 NumPy 性能的。 开场白：NumPy 跑得慢？别慌，可能是你的“地基”没打好！ 咱们用 NumPy 做数据分析、机器学习，那叫一个方便。但是，有时候你会发现，明明代码写得没毛病，但跑起来就是慢吞吞的，尤其是涉及到大量矩阵运算的时候。这时候，你可能就要考虑一下，是不是你的“地基”没打好。 啥是“地基”？就是 NumPy 底层依赖的线性代数库。NumPy 本身只是个“壳”，它把矩阵运算这些脏活累活都交给底层的库去干。这些库就像盖房子的地基，地基打得好，房子才能盖得又快又稳。 MKL、OpenBLAS、BLIS 这哥仨，就是业界常用的优化过的线性代数库。它们通过各种黑科技，把矩阵运算的速度提升了好几个档次。 第一部分：线性代数库是个啥？为啥重要？ 咱们先来简单了解一下线性代数库。简单来说，它就是一堆优化过的函数，专门用来做矩阵运算，比如矩阵乘法、求逆、解线性方程组等等。 为啥线性代数库这么重要？ NumPy 的“心脏”： …