为什么随机矩阵相乘，Numpy能比matlab矩阵数乘快这么多？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-08-03 02:55 标签： matlab矩阵数乘
比较新的版本 MATLAB 底层数学库是 MKL ，而老版本反而会根据处理器为你配置 ACML （AMD Core Math Library），所以根据反应（我没有亲自测试过），在 AMD 平台上老版本 MATLAB 反而在矩阵乘法上性能更高。如果以当前版本来看，Intel 平台上，以默频 9900k 为例，MATLAB 2019a 做两个 10000 X 10000 的矩阵乘法时间在 4 秒左右。另外，如果有必要，其实你可以自行为 MATLAB 编译 BLAS 的，也就是说你可以使用 openBLAS 替换 MKL，应该可以达到和其他调用 openBLAS 的库（例如你这里提到的 Numpy）相近的性能。另外，根据这里的方法可以降低 MKL 对 AMD CPU 的“削弱”：不过尚不清楚是否会有其他副作用2020a 版本 MATLAB 已经不需要做任何设置就能在 Ryzen 处理器上正常发挥了

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