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深度學(xué)習(xí)算法旨在在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中進行復(fù)雜學(xué)習(xí)任務(wù)，但它依賴于高性能計算來支持這些復(fù)雜計算。有幾個庫，如OpenCV和Caffe 2，可以加快深度學(xué)習(xí)計算在通用CPU上的運行速度。但對于需要更快速度的用戶，基于linux的BLAS(基于線性代數(shù)的基礎(chǔ)計算)實現(xiàn)可以有效加速深度學(xué)習(xí)計算。
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BLAS(基于線性代數(shù)基礎(chǔ)計算庫)是一組矢量和矩陣運算，可以用它們來加速深度學(xué)習(xí)模型的計算。 BLAS的主要優(yōu)勢在于，可以通過使用更好的矢量化，并行計算和矩陣對角式操作來執(zhí)行深度學(xué)習(xí)計算。
優(yōu)化BLAS操作的實現(xiàn)可以通過改變BLAS函數(shù)的參數(shù)來實現(xiàn)。 BLAS函數(shù)的參數(shù)可以改變矢量和矩陣的大小，從而加快模型的計算過程。舉個例子，BLAS可以通過在矩陣中使用可變長度內(nèi)存來實現(xiàn)內(nèi)存優(yōu)化，從而加快模型的計算。
此外，BLAS可以通過使用支持多線程的硬件，如支持SSE(流處理擴展)的處理器來提高模型的計算速度。使用多線程的硬件可以實現(xiàn)并行計算，并且可以有效地加速模型的計算速度。
有幾種可在Linux服務(wù)器上使用的BLAS庫，包括OpenBLAS，Intel MKL和ATLAS。這些庫都是為BLAS支持特定型號處理器而開發(fā)的，可以提供對特定硬件的最佳性能。為了找出適合服務(wù)器的最佳BLAS庫，建議用戶進行測試，并基于設(shè)備硬件和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景選擇BLAS庫。
例如，下面的代碼使用OpenBLAS庫將一個矩陣轉(zhuǎn)置：
#include
int main(void)
{
double x[4] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
double y[4] = {5.0, 6.0, 7.0, 8.0};
// Transpose x
cblas_dtrsm(CblasRowMajor, CblasLeft, CblasUpper, CblasNoTrans, CblasUnit, 4, 4, 1.0, x, 4, y, 4);
return 0;
}
總而言之，BLAS庫可以有效地加速Linux上的深度學(xué)習(xí)計算。用戶可以通過調(diào)整BLAS函數(shù)的參數(shù)和選擇最合適的 BLAS庫來優(yōu)化性能。
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文章名稱：加速Linux深度學(xué)習(xí)：BLAS實現(xiàn)指南（linuxblas）
分享路徑：http://www.dlmjj.cn/article/dpeojjh.html
