openblas可以对矩阵cache分块吗

是的，OpenBLAS可以对矩阵cache分块。cache是计算机中的内存，由于它的速度比主存储器要快得多，因此在处理大量数据时，将数据存储在cache中可以提高计算速度。OpenBLAS使用类似于cache分块的技术来优化矩阵计算的性能。具体来说，OpenBLAS会将矩阵分成多个小块，每个块都可以在cache中进行计算，这样可以减少cache的命中率，从而提高整个矩阵计算的速度。

相关问题

如何用openblas对矩阵cache分块

OpenBLAS 可以使用基于 Cache 的分块方式来提高矩阵计算的效率。在这种方法中，矩阵被分成大小等于 CPU Cache 大小的子块，每个子块都在 Cache 中进行计算，从而减少内存访问和数据传输。

下面是使用 OpenBLAS 对矩阵进行 Cache 分块的步骤：

1. 获取 CPU 的 Cache 信息，包括 Cache 大小和 Cache 行大小。

2. 将矩阵分成大小等于 Cache 大小的子块。可以使用 OpenBLAS 提供的函数 `openblas_set_num_threads()` 来设置线程数，从而利用多核 CPU 进行并行计算。

3. 对于每个子块，将其分成大小等于 Cache 行大小的小块，并将它们复制到 Cache 中进行计算。这可以使用 OpenBLAS 提供的 `openblas_get_config()` 函数获取 Cache 行大小。

4. 计算子块中的矩阵乘法，最后将结果复制回原始矩阵。

需要注意的是，Cache 分块方法适用于大型矩阵计算。对于小型矩阵，可能会出现 Cache 空间浪费的情况，并且实际计算时间可能会比没有使用 Cache 分块方法更长。因此，在使用该方法之前，需要评估矩阵的大小和计算需求，以确定是否适合使用 Cache 分块方法。

matlab把矩阵拼成分块对角矩阵

在MATLAB中，可以使用大写字母I来表示单位矩阵。要将矩阵拼成分块对角矩阵，可以使用blkdiag函数，该函数可以将输入的矩阵沿对角线方向拼接在一起。例如，如果有矩阵A和B，我们希望将它们拼接成一个分块对角矩阵C，可以使用以下语法：

C = blkdiag(A, B)

其中A和B是要拼接的矩阵。这将创建一个新的矩阵C，其中A作为主对角线上的第一个块，B作为主对角线上的第二个块。如果有更多的矩阵要拼接，可以继续在函数中添加参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>