使用OpenBLAS集成编译numpy

使用OpenBLAS集成编译numpy

我只是

numpy

在一个

virtualenv

带有

OpenBLAS

集成的内部进行编译，看来工作正常。

这是我的过程：

1. 编译

   OpenBLAS

   ：

   $ git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS

   $ cd OpenBLAS && make FC=gfortran
   $ sudo make PREFIX=/opt/OpenBLAS install
   

如果您没有管理员权限，则可以将其设置

PREFIX=

为具有写权限的目录（只需相应地修改下面的相应步骤）。

1. 确保包含目录

   libopenblas.so

   位于共享库搜索路径中。
   • 要在本地执行此 *** 作，您可以编辑

     ~/.bashrc

     文件以包含该行

         export LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib:$LD_LIBRARY_PATH

LD_LIBRARY_PATH

当启动新的终端会话时，环境变量将被更新（用于

$ source ~/.bashrc

在同一会话中强制进行更新）。

* 适用于多个用户的另一个选项是`.conf`在`/etc/ld.so.conf.d/`包含该行的位置创建一个文件`/opt/OpenBLAS/lib`，例如： $ sudo sh -c "echo '/opt/OpenBLAS/lib' > /etc/ld.so.conf.d/openblas.conf"

完成任一选项后，运行

    $ sudo ldconfig

1. 抓取

   numpy

   源代码：

   $ git clone https://github.com/numpy/numpy

   $ cd numpy

2. 复制

   site.cfg.example

   到

   site.cfg

   并编辑副本：

   $ cp site.cfg.example site.cfg

   $ nano site.cfg

取消注释以下行：

    ....[openblas]libraries = openblaslibrary_dirs = /opt/OpenBLAS/libinclude_dirs = /opt/OpenBLAS/include....

1. 检查配置，构建，安装（可选在

   virtualenv

   ）

   $ python setup.py config

输出应如下所示：

    ...openblas_info:  FOUND:    libraries = ['openblas', 'openblas']    library_dirs = ['/opt/OpenBLAS/lib']    language = c    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]  FOUND:    libraries = ['openblas', 'openblas']    library_dirs = ['/opt/OpenBLAS/lib']    language = c    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]...

与安装

pip

是最好用

python setup.pyinstall

的，因为

pip

将跟踪包的元数据，让你轻松卸载或将来升级numpy的。

    $ pip install .

1. 可选：您可以使用此脚本来测试不同线程数的性能。

   $ OMP_NUM_THREADS=1 python build/test_numpy.py

   version: 1.10.0.dev0+8e026a2
   maxint: 9223372036854775807
   

   BLAS info:
   * libraries [‘openblas’, ‘openblas’]
   * library_dirs [‘/opt/OpenBLAS/lib’]
   * define_macros [(‘HAVE_CBLAS’, None)]
   * language c
   

   dot: 0.099796795845 sec

   $ OMP_NUM_THREADS=8 python build/test_numpy.py

   version: 1.10.0.dev0+8e026a2
   maxint: 9223372036854775807

   BLAS info:
   * libraries [‘openblas’, ‘openblas’]
   * library_dirs [‘/opt/OpenBLAS/lib’]
   * define_macros [(‘HAVE_CBLAS’, None)]
   * language c

   dot: 0.0439578056335 sec

对于更高的线程数，性能似乎有了明显的提高。但是，我尚未对此进行非常系统的测试，对于较小的矩阵，额外的开销可能会超过线程数增多带来的性能好处。