Android线性代数库

Question

有没有人知道在Android中什么是计算线性代数的好库(SVD，QR，LU，最小二乘，逆等)？

Answer 1

传统的线性代数库是分层实现的。Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS)位于底层。Linear Algebra Package (LAPACK)是建立在BLAS之上的。这两层库的接口早在20世纪90年代就已经标准化了，硬件供应商通常会为他们的体系结构提供各种定制的实现。LAPACK提供了您提到的线性代数库操作(SVD、QR、LU、最小二乘、逆等)。最近几年，出现了一些用户友好的线性代数库(例如Armadillo、Eigen)，它们实际上为传统的BLAS和LAPACK库提供了一些包装器。

JBLAS只是传统BLAS的java实现。JAMA也是一个用Java语言实现的类LAPACK库。这两个库实际上并不是针对Android的。但是因为Android编程通常涉及Java，所以我们可以让它们在Android上工作。然而，我们不能期望这些实现的性能。我的论点是，性能是一个关键因素，因为您调用的是库，而不是自己编写的库，而且在使用Android操作系统的移动平台上，高性能通常会提高低能耗。

虽然上面的线性代数库通常针对的是中央处理器(例如，x86架构，操作系统: Linux/Windows/MacOS)，但专家们现在正在取得进展，以便在移动平台(例如，ARM，操作系统: Android)上也提供全栈支持。

我刚刚注意到高通刚刚发布了自己的类似BLAS的库Snapdragon Math Library，它可以在高通定制的ARM架构上运行。通过顶层LAPACK的链接，这些线性代数运算(奇异值分解、QR、逻辑单元、最小二乘、求逆等)可以在安卓系统上高性能地实现。

最近，随着深度学习的快速发展，一些像NNPACK这样的神经网络软件包变得流行起来。在引擎盖下，它们是线性代数库，为神经网络中的不同层提供了低级的高性能原语实现。

Answer 2

Jama运行得相当好。

Answer 3

如果你使用C++和NDK，你可以使用Eigen。它可以使用SSE2/3/4、ARM霓虹灯和AltiVec指令集。