比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能

对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面:

(Dense/Sparse) Matrix – Vector product
(Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product
如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关,也跟你的运算需求有关,不是每个库都能完胜的。

这篇文章的主要目的就是比较几个常见的BLAS库的矩阵运算性能,分别是[……]

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