ubuntu blas ubuntu哪个版本最好

大家好，ubuntu blas相信很多的网友都不是很明白，包括ubuntu哪个版本最好也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于ubuntu blas和ubuntu哪个版本最好的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

linux关于blas、lapack的安装和使用

Linux系统下，若需进行高效且便捷的BLAS和LAPACK库安装与使用，推荐选用Intel的MKL库。本文将对MKL库的使用进行实例展示，并概述BLAS、LAPACK、CBLAS与LAPACKE库的安装与配置。

BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）提供基础矩阵与向量运算，而LAPACK（Linear Algebra Package）则具备更丰富的线性方程求解、二次规划、特征值分解等高级运算功能。为了在C语言中调用这些库，同时考虑在Python中调用C生成的动态库(.so文件)，需要一并安装CBLAS与LAPACKE。

在Ubuntu与CentOS等Linux发行版上安装与配置BLAS、CBLAS、LAPACK与LAPACKE库，通常能实现顺利的编译与使用。确保库文件与头文件的正确路径，例如将其放置在/usr/local/lib与/usr/local/include目录下，或通过用户级别的~/.bashrc文件添加路径配置。

在进行库的链接与编译时，需注意库的链接顺序，这可能影响程序的正常运行。若遇到头文件或静态库未找到的问题，可参考上述路径配置或在编译时通过`-I`与`-L`参数指定路径。

对于Python调用C生成的动态库的需求，需对LAPACK的编译选项进行调整。通过修改~/lapack-3.10.1/make.inc文件，将相关设置增加`-fPIC`选项，进而重新编译生成BLASlib、CBLASlib、LAPACKlib与LAPACKelib。这一步骤能确保动态库的生成兼容Python环境。

如遇编译过程中出现错误，如“/usr/bin/ld: cannot find xxxx”的提示，这通常意味着库文件路径未正确添加。通过搜索与执行“编译-L”相关指令，可解决找不到库文件的问题。

总结而言，Linux环境下，通过正确安装与配置BLAS、CBLAS、LAPACK与LAPACKE库，结合Intel MKL库的使用实例，能高效地满足各类矩阵与线性代数运算需求。同时，本文提供的安装与使用指导，旨在简化这一过程，确保用户能快速上手并高效地在多种编程环境中应用这些关键库。

ubuntu benchmark怎么进行测试

一、Linpack简介

Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。

Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试，它对数组大小N没有限制，求解问题的规模可以改变，除基本算法（计算量）不可改变外，可以采用其它任何优化方法。前两种测试运行规模较小，已不是很适合现代计算机的发展。

HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能。HPL采用高斯消元法求解线性方程组。求解问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3* N^3－2*N^2)。因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3* N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。HPL测试结果是TOP500排名的重要依据。

二、Linpack安装与测试

1． Linpack安装条件：

在安装HPL之前，系统中必须已经安装了编译器、并行环境MPI以及基本线性代数子方程(BLAS)或矢量图形信号处理库(VSIPL)两者之一。

在Ubuntu下，使用apt-get安装gfortran，mpich2，每个计算节点都需要安装

安装完后，可先使用mpicc编译helloworld验证mpi集群是否工作正常

hpl linpack缺省配置是使用atlas的库，所以这里我们安装ATLAS

参考

根据atlas的安装文档,首先要switch off cpu throttling.首先安装cpufrequtils和cpufreqd这两个包,也许还要安装powernowd包

从下载atlas

cd ATLAS

mkdir build

cd build

../configure

make

编译没有问题的话会在lib目录下生成几个静态库

2．安装与编译Linpack：

第一步，从www.netlib.org/benchmark/hpl网站上下载HPL包hpl.tar.gz并解包

cd hpl-2.1

cp setup/Make.Linux_PII_CBLAS_gm Make.x86_64

vi Make.x86_64

修改下列配置：

ARCH= x86_64

TOPdir=$(HOME)/projects/hpl-2.1

LAdir=$(HOME)/projects/ATLAS/build/lib

LAinc=

LAlib=$(LAdir)/libcblas.a$(LAdir)/libatlas.a

然后开始编译：

make arch=x86_64

如果出现符号找不到的问题，请检查LAlib的库的位置

cd bin/x86_64

在这个目录下生成了两个文件， HPL.dat是linpack计算的配置文件， xhpl是测试程序

这里有关于HPL.dat的配置说明：

其中几个重要的参数(必须针对集群环境修改）

1#表示只做一次计算，使用下面的第一个数

100000 30 34 35 Ns#矩阵大小，为了测试性能，一般取N*N*8~内存总量，集群时考虑总内存量

1# of NBs

192 2 3 4 NBs#分块大小，经验值192

4 1 4 Ps# PxQ应该等于整个集群的进程数，一般等于cpu核数

16 4 1 Qs# P一般<=Q

如果是单机，可以运行mpiexec-n 64./xhpl来看一下是否工作正常。

对于集群，首先需要保证所有机器的可以相互使用ssh无密码登录（比如要从s1登录到s2,需要把s1上的.ssh/id_rsa.pub内容拷贝到s2的.ssh/authorized_keys里。

然后创建mpi_hosts文件，内容就是集群内各机器名称，每个机器一行。

在每个机器上，都需要有相同的用户，以及同样的hpl-2.1路径和文件HPL.data，xhpl程序

运行mpiexec-n 64-f mpi_hosts,./xhpl

注意：

1.矩阵不能太小，要保证矩阵数据可以占用大量内存，运行时可以free来查看内存使用量，用top，然后按1来查看cpu每个核的使用情况

2.节点间数据传输量比较大，应该使用万兆网络，否则网络会成为瓶颈。

3.本文只是为了验证，并不是为了优化benchmark。如果要达到更好的benchmark数值，应该使用优化的blas库，比如intel的mkl。intel的mkl本身就带了linpack测试程序

深入浅出在Linux中安装BLASlinux安装blas

Linux是一种廉价且丰富的操作系统，它使用者可以选择安装支持各种应用程序的依赖库，BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）就是其中之一。BLAS是一个用于矩阵操作的API（Application Programming Interface），提供了基本的线性代数及数值分析的扩展功能，用于机器学习及其他数值分析领域十分流行。本文将介绍如何在Linux系统中安装BLAS库。

要在Linux上安装BLAS，你需要安装GNU的GCC编译器。使用以下命令以在Ubuntu/Debian系统上安装GCC：

`sudo apt-get install gcc`

接着，我们需要从BLAS官网下载最新的安装包：

`wget `

将其解压，在linux终端输入如下命令：

`tar xvf blas.tgz`

进入解压后的文件夹，我们需要编译BLAS：

`cd blas/`

`gcc-O2-c*.c`

`gcc-O2-shared-o libblas.so*.o`

完成编译后，我们需要设置环境变量：

`export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$PWD`

最后，我们要将已经编译后的文件安装到Linux中：

`sudo cp libblas.so/usr/lib/libblas.so`

现在，BLAS库已经安装完毕，我们可以调用相关API来操作进行矩阵操作等操作。

总之，安装BLAS库在Linux系统中非常简单。只需要几步操作，就可以安装BLAS库，然后就可以调用相关接口来进行矩阵操作等操作。