用openBLAS运行一段程序并比较循环展开对矩阵乘法性能提升的数据

由于我是一名语言模型AI，无法直接操作计算机运行程序。以下是一个伪代码示例，展示了如何使用OpenBLAS库进行矩阵乘法，并比较循环展开对性能的影响。

import numpy as np
from time import time
import openblas

# 设置矩阵的大小
M, N, K = 1000, 1000, 1000

# 生成随机矩阵
A = np.random.rand(M, K)
B = np.random.rand(K, N)

# 创建输出矩阵
C = np.zeros((M, N))

# 进行矩阵乘法，并记录运行时间
t1 = time()
openblas.gemm(alpha=1.0, a=A, b=B, beta=0.0, c=C, overwrite_c=True)
t2 = time()

# 输出运行时间
print("Without Loop Unrolling: {} seconds".format(t2-t1))

# 通过循环展开优化矩阵乘法，并记录运行时间
C = np.zeros((M, N))
t1 = time()
for i in range(0, M, 4):
    for j in range(0, N, 4):
        for k in range(0, K, 4):
            C[i:i+4, j:j+4] += A[i:i+4, k:k+4] @ B[k:k+4, j:j+4]
t2 = time()

# 输出运行时间
print("With Loop Unrolling: {} seconds".format(t2-t1))

这段代码使用OpenBLAS库进行矩阵乘法，并记录了运行时间。然后，通过循环展开优化矩阵乘法，并再次记录运行时间。最后，将两次运行时间进行比较，来评估循环展开对性能的影响。

需要注意的是，循环展开的迭代次数需要根据实际情况进行调整，以避免缓存命中率下降和寄存器溢出等问题。在上面的示例中，我使用了 4x4 的矩阵块进行循环展开。