我在使用MTJ时是否使用BLAS/LAPACK库？

Question

我不确定这里是否适合问我的问题，所以如果不是，我道歉。

我正在编写一个Java程序，它可以执行很多稀疏矩阵乘法。经过一些研究后，我发现矩阵工具包Java提供了一些最好的性能，但只有在为BLAS/LAPACK库使用netlib-java包装时才能提供最好的性能。

现在，我已经尝试遵循这些github页面上的说明，并从Arch存储库安装了BLAS和LAPACK：

$ pacman -Ss lapack
extra/lapack 3.5.0-1 [installed]
    Linear Algebra PACKage
$ pacman -Ss blas
extra/blas 3.5.0-1 [installed]
    Basic Linear Algebra Subprograms

在检查/usr/lib/时，它确实包含

-rwxr-xr-x 1 root root 1866088 Jan 27 21:46 liblapacke.so
lrwxrwxrwx 1 root root      13 Jan 27 21:46 liblapacke.so.3 -> liblapacke.so 
lrwxrwxrwx 1 root root      13 Jan 27 21:46 liblapacke.so.3.5.0 -> liblapacke.so
-rwxr-xr-x 1 root root 5878120 Jan 27 21:46 liblapack.so 
lrwxrwxrwx 1 root root      12 Jan 27 21:46 liblapack.so.3 -> liblapack.so
lrwxrwxrwx 1 root root      12 Jan 27 21:46 liblapack.so.3.5.0 -> liblapack.so

和

-rwxr-xr-x 1 root root 358448 Jan 27 21:46 libblas.so
lrwxrwxrwx 1 root root     10 Jan 27 21:46 libblas.so.3 -> libblas.so
lrwxrwxrwx 1 root root     10 Jan 27 21:46 libblas.so.3.5.0 -> libblas.so

现在，我的程序将约450,000×450,000元素的稀疏矩阵与向量相乘。这大约需要一秒钟。我运行的英特尔核心2二重奏@ 2.53GHz。

我的问题是，我是真的使用了Fortran后端，还是仍然使用了这些函数的Java实现？我知道我的计算很大，但我还是觉得它们可以更快.是否有任何方法检查在运行时使用了哪些库？

提前感谢！致以敬意，

莱纳斯

编辑：

我刚刚尝试了一些东西，对我来说，这表明我实际上没有使用库。我重新命名了liblapack和libblas，假设这会使Java无法找到它们。我的程序在重命名库之后还在运行，更重要的是，花了同样长的时间.我想我现在要找的是如何确保库被加载并被使用！

Answer 1

您使用的是共享库，应该用Fortran编写。

请记住，对于一个大的矩阵，它不是不合理的乘法需要时间。

Answer 2

有一种检查在代码中使用的BLAS库版本的简单方法：

System.out.println(BLAS.getInstance().getClass().getName());

如果您正在运行本机库，您应该会看到如下内容：

com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS

相反，如果您仍然链接到JBLAS，则应该看到对F2jBLAS或JBLAS的引用。

尽管如此，您仍然需要确保您的sysmtem BLAS库链接到正确的实现(定制编译的OpenBLAS、Intel等)。如果你想要最好的表演。