矩阵运算库blas，cblas，openblas，atlas，lapack，mkl之间有什么关系

请输入您的回答 该网友得出如下结论：

MKL performs best closely followed by GotoBlas2

In the eigenvalue test GotoBlas2 performs surprisingly worse than expected Not sure why this is the case

Apple's Accelerate Framework performs really good especially in single threaded mode (compared to the other BLAS implementations)

Both GotoBlas2 and MKL scale very well with number of threads So if you have to deal with big matrices running it on multiple threads will help a lot

In any case don't use the default netlib blas implementation because it is way too slow for any serious computational work

On our cluster I also installed AMD's ACML and performance was similar to MKL and GotoBlas2 I don't have any numbers tough

I personally would recommend to use GotoBlas2 because it's easier to install and it's free

If you want to code in C++/C also check out Eigen3 which is supposed to outperformMKL/GotoBlas2 in some cases and is also pretty easy to use

大意是说几个库表现都差不多，MKL很好，ACML很接近，netlib blas太慢了没试，GotoBlas2多线程不错，Apple's Accelerate Framework单线程不错，最后如果你用C/C++ 那么可以看一看Eigen3。

EntryPoint = "Opendevice()"，把括号去掉。括号不是函数名的一部分，C/C++的导出函数表是没有参数列表的(详细来说，就是C/C++编译为二进制文件后，其参数列表信息不会被编译成函数名，那么要正确传参数就得要求调用方遵循相关的调用约定和调用方自己通过别的途径提前知道该函数的形参列表，如头文件或者dll发布者公布的技术文档)。

腾飞吧，祖国 每个人都有自己的祖国，我的祖国名字叫“中国”。是啊，祖国，多么亲切的词语。只要提及她，我们的心中马上会联想到壮丽秀美的山川，历史悠久的文化；会联想到钢铁一般的国防，善战的勇士；还有那鲜艳的五星红旗。

我爱祖国。我爱祖国的壮丽河山；我爱祖国悠久的历史和璀璨的文化；我爱祖国人民的勤劳、智慧与勇敢；我更爱祖国那生生不息、辉煌雄壮的民族魂！我是华夏儿女、炎黄子孙，是中华民族的新一代。我爱我的祖国。

缅怀漫漫岁月，凝聚缕缕遐想。翻开历史厚厚的书页，我们却发现昔日的祖国也曾不堪回首。当侵略者的铁蹄践踏祖国身躯之时，当帝国主义的铁蹄践踏祖国身躯之时，中国经历了无数灾难，人民处于水深火热之中。中国人民终于明白了“落后就要挨打”的含义，一大批中华民族的优秀儿女开始奋起反抗。孙中山的三民主义在黑暗里点燃了第一盏灯；以毛泽东为首的中国***在贫瘠的土地上支撑民族的血肉与骨骼；改革开放将饱经风霜的祖国引向光明！中国，这只睡醒的雄狮，终于从东方慢慢地站起来啦！

是啊，中国人民站起来啦，再也不是“东亚病夫”了。她以崭新的面貌屹立于世界民族之林。国家***与中国人民共同努力，以天下安危为己任，前赴后继，为长夜难明的中国托起了走向社会主义道路的太阳！

改革开放30年，东方的巨人让世界瞩目，神州大地的繁荣与昌盛让世人惊叹：中国人民生活水平日益提高；世界第一大水电站三峡工程圆满竣工；神舟系列飞船遨游太空；汶川大地震中，中华儿女用博爱谱写了一首首动人的歌曲；百年奥运圆满成功……

今天，没有人不惊叹中国科技的巨大进步和飞速发展；没有人不佩服奥运会场上中国健儿的奋勇；没有人敢说台湾不是中国的领土；没有人不想到中国来投资发展……今天的中国一次又一次让世人刮目相看！

“伟大的祖国，东方文明的摇篮，犹如奔驰的列车迎着世纪的曙光，擎起燃烧的信念，奔向更加辉煌的未来。”为了祖国的繁荣、民族的兴旺，我们会用激情点燃希望之火，用青春汗水浇灌成功之花。未来属于我们，世界将属于我们。

如果未在命令行上指定导出 (exp) 文件，则创建导入库 (lib)。 将导入库链接到调用 DLL 的应用程序。

将 /Fe（命名 EXE 文件） 解释为命名 DLL 而不是 exe 文件。默认情况下，程序名会变成 basenamedll 而不是basenameexe。

除非显式指定 /MD，否则将暗指 /MT。

在 Visual Studio 中，打开工程属性（在工程上右键，属性），然后展开 链接器(Linker) 设置，输入(Input)，在 Additional Dependencies 中输入 mkl_lapack95lib。

OpenBLAS 是一个优化的 BLAS 库，基于 GotoBLAS2 113 BSD 版本。

BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms 基础线性代数程序集）是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数 *** 作的数值库（如矢量或矩阵乘法）。该程序集最初发布于1979年，并用于建立更大的数值程序包（如LAPACK）。在高性能计算领域，BLAS被广泛使用。例如，LINPACK的运算成绩则很大程度上取决于BLAS中子程序DGEMM的表现。为提高性能，各软硬件厂商则针对其产品对BLAS接口实现进行高度优化。

内部实现了底层乘法运算，NN相关算法没有实现

内部实现的算法包括：

Intel数学核心函数库（MKL）是一套高度优化、线程安全的数学例程、函数，面向高性能的工程、科学与财务应用。英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换，并提供了线性代数 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立叶转换、矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持，常见NN算法如RN、CNN。

OPEN AI LAB开发了一款轻量级模块化的高性能神经网络推理引擎-Tengine，专门针对Arm嵌入式设备优化，提供超过所有已知开源框架的无与伦比的性能，可跨平台使用支持Android，Linux。

并且Tengine框架不依赖于专用AI芯片，现有的成熟芯片通过Tengine框架可以把算力挖掘出来，在本地进行一些AI应用的处理，从而提高了芯片性能，并降低成本。

Tengine同时还支持各类常见卷积神经网络，包括SqueezeNet，MobileNet，AlexNet，ResNet等，支持层融合、8位量化等优化策略。并且通过调用针对不同CPU微构架优化的HCL库，将Arm CPU的性能充分挖掘出来。

针对不同的模型，单独解析，最后推理

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。

支持大部分常用的 CNN 网络

Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception

Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN

Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet

Detection: MTCNN facedetection

Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite

Detection: Faster-RCNN R-FCN

Detection: YOLOV2 YOLOV3 MobileNet-YOLOV3 YOLOV4

Segmentation: FCN PSPNet UNet

针对不同的模型，单独解析，最后推理

MindSpore是一个新的开源深度学习训练/推理框架，可用于移动、边缘和云场景。MindSpore旨在为数据科学家和算法工程师提供友好设计和高效执行的开发经验，为Ascend AI处理器提供本地支持，以及软硬件协同优化。同时，MindSpore作为一个全球性的人工智能开源社区，旨在进一步推进人工智能软硬件应用的开发和丰富生态系统MindSpore是一个新的开源深度学习训练/推理框架，可用于移动、边缘和云场景。

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