BLAS与CUBLAS函数速查表
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更新于2024-09-13
收藏 15KB TXT 举报 "blas函数库是数学计算中的一个重要工具，提供了基础线性代数操作的高效实现。cublas是CUDA平台上的一个BLAS库，适用于GPU加速计算，其函数用法与BLAS基本相似。以下是一些BLAS Level 1函数的简表，主要涉及向量操作。
在Level 1的BLAS函数中，主要有以下几个核心操作：
1. **Set a Vector to a Constant Value**:
- ISET, SSET, DSET, CSET, ZSET 这些函数用于将整个向量设置为一个常数值。例如，ISET用于整数向量，SSET和DSET分别用于单精度和双精度实数向量，CSET和ZSET则用于复数向量。
2. **Copy a Vector**:
- ICOPY, SCOPY, DCOPY, CCOPY, ZCOPY 这些函数用于复制一个向量到另一个向量。它们分别对应不同的数据类型，确保原始向量的数据类型被正确地复制。
3. **Scale a Vector**:
- SSCAL, DSCAL, CSCAL, ZSCAL 用于对向量进行标量乘法，即将每个元素乘以一个标量值。CSSCAL 和 ZDSCAL 是复数版本的函数，处理复数向量的标量乘法。
4. **Multiply a Vector by a Constant**:
- SVCAL, DVCAL, CVCAL, ZVCAL 用于将向量的每个元素乘以一个常数。类似地，CSVCAL 和 ZDVCAL 专门处理复数向量的乘法。
5. **Add a Constant to a Vector**:
- IADD, SADD, DADD, CADD, ZADD 这些函数将一个常数值加到向量的每个元素上，提供了一种方便的方式来进行向量加法。
这些BLAS函数对于执行大规模矩阵运算和科学计算至关重要，因为它们经过优化，能有效利用硬件资源，提高计算效率。在使用cublas时，由于是针对GPU设计的，可以进一步利用并行计算能力，显著提升计算速度。"
在实际应用中，了解和熟练使用这些BLAS函数，无论是对于开发高性能计算软件还是进行数据分析，都是非常必要的。它们构成了许多高级线性代数库的基础，如LAPACK，而cublas则扩展了这些功能到GPU环境中，使高速计算成为可能。通过理解和掌握这些基础操作，开发者可以更有效地编写并优化计算密集型代码。
2018-10-27 上传
2017-11-26 上传
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2018-09-27 上传
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