使用openblas计算矩阵乘法并通过循环展开来试验矩阵乘法的性能

好的，下面我将为你提供使用openblas计算矩阵乘法并通过循环展开来试验矩阵乘法的性能的步骤：

1. 安装OpenBLAS库

你可以通过以下命令在Linux系统上安装OpenBLAS库：

sudo apt-get install libopenblas-dev

2. 编写C代码

接下来，你需要编写一个使用OpenBLAS库计算矩阵乘法的C程序，并通过循环展开来优化它的性能。下面是一个示例程序：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <cblas.h>

#define N 1000

int main(void) {
    double *A, *B, *C;
    int i, j, k;
    clock_t start, end;
    double cpu_time_used;

    // Allocate memory for matrices
    A = (double*) malloc(N * N * sizeof(double));
    B = (double*) malloc(N * N * sizeof(double));
    C = (double*) malloc(N * N * sizeof(double));

    // Initialize matrices
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            A[i * N + j] = rand() / (double) RAND_MAX;
            B[i * N + j] = rand() / (double) RAND_MAX;
            C[i * N + j] = 0.0;
        }
    }

    // Perform matrix multiplication
    start = clock();
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            for (k = 0; k < N; k+=4) {
                C[i * N + j] += A[i * N + k] * B[k * N + j];
                C[i * N + j] += A[i * N + k+1] * B[(k+1) * N + j];
                C[i * N + j] += A[i * N + k+2] * B[(k+2) * N + j];
                C[i * N + j] += A[i * N + k+3] * B[(k+3) * N + j];
            }
        }
    }
    end = clock();

    // Compute CPU time used
    cpu_time_used = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Time taken: %f seconds\n", cpu_time_used);

    // Free memory
    free(A);
    free(B);
    free(C);

    return 0;
}

在这个程序中，我们首先使用`malloc()`函数分配了三个大小为`N*N`的double类型指针数组A、B和C，分别用于存储要计算的两个矩阵和结果矩阵。然后，我们使用循环嵌套的方式初始化了A和B矩阵，并将C矩阵初始化为0。接着，我们使用OpenBLAS库中的`cblas_dgemm()`函数计算矩阵乘法，并将结果存储在C矩阵中。在这里，我们使用了循环展开的技巧，将内部的循环展开成了4个独立的计算，从而提高了程序的性能。最后，我们计算了程序运行所需的时间并打印输出。

3. 编译和运行程序

你可以使用以下命令编译上述C程序：

gcc -O3 -o matrix_multiplication matrix_multiplication.c -lopenblas

这个命令会将程序编译成一个可执行文件`matrix_multiplication`。然后，你可以使用以下命令运行程序：

./matrix_multiplication

这个命令会运行程序并输出程序运行所需的时间。

希望这个步骤对你有所帮助！