Blas 和 Lapack 库是否有原生 C++（不是 C）接口？

Question

目前有：

cblas 与 blas,
lapacke 与 lapack,

但是，这些是 C 接口。

显然，您可以在 C++ 代码中使用它们，但如果这些接口是为 C++ 设计的，您将无法获得所有好处。所以我的问题是： 原生 C++ 中是否存在此类接口？

Answer 1

田纳西大学最近发布了这两个接口：

使用这些本机 C++ 实现有一些直接的好处。

让我们考虑一个基本的泛型编程示例：

假设您想缩放一个矢量：v = alpha*v 多亏了 cblas_?scal 函数。

使用 cblas，如果您想要某种东西 "generic"，因为它对所有支持的标量类型（float、double、complex<float>、complex<double>、...)，所有 C 函数都必须被包装：

void scal(cblas_int n,float alpha, float *x, cblas_int inc) {
    ...
    cblas_sscal(n,alpha,x,inc);  <- s for float
}

void scal(cblas_int n,double alpha, double *x, cblas_int inc) {
    ...
    cblas_dscal(n,alpha,x,inc);  <- d for double
}

// do the same for complex<float>, complex<double> ...

原因是在 C 中，如果两个函数具有不同的名称，则它们是不同的：cblas_sscal、cblas_dscal... 在 C++ 中，您可以使用相同的名称 scal，这是编译器根据其参数分派到正确函数的工作，此处为 float、double.. .

现在的情况。 有了提到的 https://bitbucket.org/icl/blaspp C++ 本地接口，这个样板代码已经写完了。例如，如果您查看 scal.hh 头文件，您有：

void scal(int64_t n, float alpha, float *x, int64_t incx ) { ... }
void scal(int64_t n, double alpha, double *x, int64_t incx ) { ... }
void scal(int64_t n, std:complex<float> alpha, std:complex<float> *x, int64_t incx ) { ... }
void scal(int64_t n, std:complex<double> alpha, std:complex<double> *x, int64_t incx ) { ... }

甚至是通用实现：

template<typename T>
void scal(int64_t n, T alpha, T *x, int64_t incx ) { ... }

因此有了这个 C++ 接口，很容易为您喜欢的 vector/matrix 类型定义一个通用接口。例如，使用 std::vector<T>，您只需编写（独立于实际的 T 类型）：

template<typename T>
void scal(T alpha, std::vector<T>& v) {
   scal(v.size(),alpha,v.data(),1);
}

不再有样板代码！

这是想法，但请注意：

尚未为所有子例程实现通用实现，例如：

.

template< typename TA, typename TX >
void trmm(
    blas::Layout layout,
    blas::Side side,
    blas::Uplo uplo,
    blas::Op trans,
    blas::Diag diag,
    int64_t m,
    int64_t n,
    typename blas::traits2<TA, TX>::scalar_t alpha,
    TA const *A, int64_t lda,
    TX       *B, int64_t ldb )
{
    throw std::exception();  // not yet implemented
}

前面的例子用的是blas，但是lapack更有意思，有几百个wrapped subroutines

Answer 2

这不是您想要的，但建议 Blaze C++ library:

Blaze is an open-source, high-performance C++ math library for dense and sparse arithmetic. With its state-of-the-art Smart Expression Template implementation Blaze combines the elegance and ease of use of a domain-specific language with HPC-grade performance, making it one of the most intuitive and fastest C++ math libraries available.

The Blaze library offers ...

... high performance through the integration of BLAS libraries and manually tuned HPC math kernels

... vectorization by SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4, AVX, AVX2, AVX-512, FMA, and SVML

... parallel execution by OpenMP, C++11 threads and Boost threads

... the intuitive and easy to use API of a domain specific language

... unified arithmetic with dense and sparse vectors and matrices

... thoroughly tested matrix and vector arithmetic

... completely portable, high quality C++ source code

Wiki 列出了 BLAS and LAPACK 个支持的函数。

我自己并没有使用它，但是 benchmarks 表明这个库性能非常好。开发社区非常友好，欢迎讨论。

Blas 和 Lapack 库是否有原生 C++（不是 C）接口？

Are there native C++ (not C) interfaces for Blas and Lapack libraries?

c++

lapack

blas