hcBLAS弃用，rocBLAS成AMD设备BLAS首选

资源摘要信息: "hcBLAS库是ROCm平台上的一个实验性BLAS实现，目前已经被弃用。开发者应该转向使用rocBLAS来获取GPU加速AMD设备上的BLAS例程集。BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是基础线性代数子程序库的标准，广泛用于科学计算和工程领域。hcBLAS利用HCC（Heterogeneous Compute Compiler）进行编译，HCC是一个编译器，支持C++代码的异构编译，它允许开发者为AMD平台上的CPU和GPU编写代码。 hcBLAS的目标是通过加速传统BLAS例程集在AMD GPU上的执行，以提升AMD设备在科学计算领域的性能。hcBLAS支持的BLAS子例程集包括了Sgemm、Dgemm、Cgemm、Zgemm和Hgemm等，分别对应单精度实值通用矩阵矩阵乘法、双精度实值通用矩阵矩阵乘法、单精度复数值通用矩阵矩阵乘法、双精度复数值通用矩阵矩阵乘法和半精度通用矩阵矩阵乘法。此外，还包括了Sgemv、Dgemv等向量操作，以及Sger、Dger等矩阵操作。 BLAS库可以分为三个不同的级别： - Level 1 BLAS：涉及向量运算，例如向量加法、标量乘法、点积、向量内积和外积等。 - Level 2 BLAS：涉及矩阵-向量运算，例如矩阵和向量的乘法。 - Level 3 BLAS：涉及矩阵-矩阵运算，例如两个矩阵的乘法。 在hcBLAS中，支持的Level 1 BLAS操作有Saxpy和Daxpy，它们分别对应单精度和双精度向量操作。同时，缩放比例（scaling）也是一个支持的操作，对应于向量X的缩放。 由于hcBLAS已经不再维护，开发者需要关注其替代品rocBLAS。rocBLAS是基于ROCm平台的官方BLAS库，旨在提供高性能的线性代数计算支持，尤其是在AMD的Radeon GPU上。rocBLAS以HCC为基础，能够为AMD的GPU提供优化的性能，且被持续更新与支持。开发者在进行科学计算和GPU加速应用开发时，应将hcBLAS替换为rocBLAS，以保证程序的性能和未来的兼容性。 在实际应用中，rocBLAS库提供了一套丰富的API接口，能够满足各种线性代数计算的需求。开发者可以直接调用这些API进行开发，并利用rocBLAS提供的优化功能来提升计算性能。使用rocBLAS替代hcBLAS的好处在于，开发者可以利用ROCm生态系统的其他工具和服务，例如rocm-opencl、rocm-tensorflow等，来构建一个完整的异构计算解决方案。"