【小记】BLAS、OpenBLAS、ATLAS、MKL

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BLAS

BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms，中文可以叫做基础线性代数子程序。它定义了一组应用程序接口（API）标准，是一系列初级操作的规范，如向量之间的乘法、矩阵之间的乘法等。许多数值计算软件库都实现了这一核心。

BALS是用Fortran语言开发的，Netlib实现了BLAS的这些API接口，得到的库也叫做BLAS。Netlib只是一般性地实现了基本功能，并没有对运算做过多的优化。

LAPACK

Linear Algebra Package，线性代数包，底层使用BLAS，使用Fortran语言编写。在BLAS的基础上定义很多矩阵和向量高级运算的函数，如矩阵分解、求逆和求奇异值等。该库的运行效率比BLAS库高。为了进行C语言的开发，开发了CBLAS和CLAPACK。

CBALS & CLAPACK

前面BLAS和LAPACK的实现均是用的Fortran语言。为了方便c程序的调用，Netlib开发了CBLAS和CLAPACK。其本质是在BLAS和LAPACK的基础上，增加了c的调用方式。

ATLAS

上面提到，可以将BLAS和LAPACK看做是接口规范，那么其他的组织、个人和公司，就可以根据此规范，实现自己的科学计算库。

开源社区实现的科学计算（矩阵计算）库中，比较著名的两个就是atlas和openblas。它们都实现了BLAS的全部功能，以及LAPACK的部分功能，并且他们都对计算过程进行了优化。

Atlas （Automatically Tuned Linear Algebra Software）能根据硬件，在运行时，自动调整运行参数。

Automatically Tuned Linear Algebra Software，自动化调节线性代数软件。可以根据硬件，在运行时，自动调整运行参数。

OpenBLAS

Openblas在编译时根据目标硬件进行优化，生成运行效率很高的程序或者库。Openblas的优化是在编译时进行的，所以其运行效率一般比atlas要高。但这也决定了openblas对硬件依赖性高，换了机器，可能就要重新编译了。（例如A和B两台机器cpu架构、指令集不一样，操作系统一样，在A下编译的openblas库，在B下无法运行，会出现“非法指令”这样的错误）

Intel MKL

英特尔数学核心函数库，Intel Math Kernel Library

Intel的MKL和AMD的ACML都是在BLAS的基础上，针对自己特定的CPU平台进行针对性的优化加速。以及NVIDIA针对GPU开发的cuBLAS。