稀疏的BLAS不包括在BLAS中吗？

Question

我有一个正在工作的LAPACK实现，据我所读，它包含BLAS。

我想使用稀疏BLAS，据我所理解的本网站，稀疏BLAS是BLAS的一部分。

但是，当我试图从稀疏的blas手册运行下面的代码时，使用

g++ -o spemse.x sparse_blas_example.c -L/usr/local/lib -lblas && /稀疏_ex.x

编译器(还是链接器？)想要blas_sparse.h。当我将该文件放在工作目录中时，我得到：

ludi@ludi-M17xR4:~/Desktop/tests$ g++  -o sparse.x sparse_blas_example.c -L/usr/local/lib -lblas && ./sparse_ex.x
In file included from sparse_blas_example.c:3:0:
blas_sparse.h:4:23: fatal error: blas_enum.h: No such file or directory
 #include "blas_enum.h"

我必须做些什么才能在lapack中使用稀疏BLAS？我可以开始将很多头文件移到工作目录中，但是我发现我已经有了它们！

/* C example: sparse matrix/vector multiplication */

#include "blas_sparse.h"
int main()
{
const int n = 4;
const int nz = 6;
double val[] = { 1.1, 2.2, 2.4, 3.3, 4.1, 4.4 };
int indx[] = { 0, 1, 1, 2, 3, 3};
int jndx[] = { 0, 1, 4, 2, 0, 3};
double x[] = { 1.0, 1.0, 1.0, 1.0 };
double y[] = { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 };
blas_sparse_matrix A;
double alpha = 1.0;
int i;

/*------------------------------------*/
/* Step 1: Create Sparse BLAS Handle */
/*------------------------------------*/

A = BLAS_duscr_begin( n, n );

/*------------------------------------*/
/* Step 2: insert entries one-by-one */
/*------------------------------------*/

for (i=0; i< nz; i++)
{
BLAS_duscr_insert_entry(A, val[i], indx[i], jndx[i]);
}

/*-------------------------------------------------*/
/* Step 3: Complete construction of sparse matrix */
/*-------------------------------------------------*/
BLAS_uscr_end(A);

/*------------------------------------------------*/
/* Step 4: Compute Matrix vector product y = A*x */
/*------------------------------------------------*/

BLAS_dusmv( blas_no_trans, alpha, A, x, 1, y, 1 );

/*---------------------------------*/
/* Step 5: Release Matrix Handle */
/*---------------------------------*/

BLAS_usds(A);

/*---------------------------*/
/* Step 6: Output Solution */
/*---------------------------*/

for (i=0; i<n; i++) printf("%12.4g ",y[i]);
printf("\n");
return 0;
}

Answer 1

您引用的是Blas技术标准，而不是LAPACK参考。除了处理一些带状矩阵之外，LAPACK不包含稀疏矩阵的例程。还有其他实现，如斯巴拉斯和稀疏，它们遵循技术标准并实现稀疏BLAS。通常，稀疏操作不被视为BLAS的一部分，而是一个扩展。

我建议使用更高级别的库，如本征，因为它将节省大量的开发时间，通常性能成本较小。还有乌布拉斯，它是boost的一部分，所以如果您使用boost作为项目的一部分，您可以尝试一下，尽管它并没有真正优化性能。您可以找到一个全面的list 这里 (同样，请注意，LAPACK不支持稀疏操作)。

Answer 2

g++似乎没有找到所需的头文件。所以你需要添加

-I path_to_header_files/ 

命令行参数。也就是说，将blas_sparse.h复制到工作目录的目录。

Answer 3

正如保罗所提到的，在标准的BLAS中没有稀疏的求解器。但是，Netlib有不同的计算例程，称为sparseblas 这里。

我推荐两个著名的稀疏矩阵的直接求解器，它们是: SuperLU 这里和腮腺炎这里。

您可以在本文“分析和两个分布式内存计算机通用稀疏求解器的比较”()中对这两个库的性能进行全面比较。

我们在代码和superLu之间做了一个小规模的基准测试，结果如图所示。

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