Python-使用OpenBLAS集成编译numpy

一尘不染

Python-使用OpenBLAS集成编译numpy

python

我试图安装numpy有OpenBLAS，但我在损失的如何site.cfg文件需要被写入。

当安装过程之后安装完成且没有错误，但没有关于增加从1（由环境变量OMP_NUM_THREADS控制）使用OpenBLAS线程数性能下降。

我不确定OpenBLAS集成是否完善。任何人都可以提供site.cfg文件来实现相同目的。

PS：OpenBLAS与基于Python的Theano等其他工具包的集成，可在同一台计算机上显着提高线程数量，从而显着提高性能。

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2020-02-21

共1个答案

一尘不染

我只是numpy在virtualenv带有OpenBLAS集成的a内编译，看来工作正常。

这是我的过程：

编译OpenBLAS：

$ git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS
$ cd OpenBLAS && make FC=gfortran
$ sudo make PREFIX=/opt/OpenBLAS install

如果你没有管理员权限，则可以将其设置PREFIX=为具有写权限的目录（只需相应地修改下面的相应步骤）。

确保包含目录的目录libopenblas.so位于共享库搜索路径中。

要在本地执行此操作，你可以编辑~/.bashrc文件以包含该行

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib:$LD_LIBRARY_PATH

LD_LIBRARY_PATH当启动新的终端会话时，环境变量将被更新（用于$ source ~/.bashrc强制在同一会话中进行更新）。

适用于多个用户的另一个选项是.conf在/etc/ld.so.conf.d/包含的行中创建一个文件/opt/OpenBLAS/lib，例如：

$ sudo sh -c "echo '/opt/OpenBLAS/lib' > /etc/ld.so.conf.d/openblas.conf"

完成任一选项后，运行

$ sudo ldconfig

抓取numpy源代码：

$ git clone https://github.com/numpy/numpy
$ cd numpy

复制site.cfg.example到site.cfg并编辑副本：

$ cp site.cfg.example site.cfg
$ nano site.cfg

取消注释以下行：

....
[openblas]
libraries = openblas
library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
....

检查配置，构建和安装（可以选择在virtualenv）

$ python setup.py config

输出应如下所示：

...
openblas_info:
  FOUND:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/opt/OpenBLAS/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]

  FOUND:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/opt/OpenBLAS/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
...

与安装pip是最好用python setup.py install的，因为pip将跟踪包的元数据，让你轻松卸载或将来升级numpy的。

$ pip install .

可选：你可以使用此脚本来测试不同线程数的性能。

$ OMP_NUM_THREADS=1 python build/test_numpy.py

version: 1.10.0.dev0+8e026a2
maxint:  9223372036854775807

BLAS info:
 * libraries ['openblas', 'openblas']
 * library_dirs ['/opt/OpenBLAS/lib']
 * define_macros [('HAVE_CBLAS', None)]
 * language c

dot: 0.099796795845 sec

$ OMP_NUM_THREADS=8 python build/test_numpy.py

version: 1.10.0.dev0+8e026a2
maxint:  9223372036854775807

BLAS info:
 * libraries ['openblas', 'openblas']
 * library_dirs ['/opt/OpenBLAS/lib']
 * define_macros [('HAVE_CBLAS', None)]
 * language c

dot: 0.0439578056335 sec

对于更高的线程数，性能似乎有了明显的提高。但是，我尚未对此进行非常系统的测试，对于较小的矩阵，额外的开销可能会超过线程数增加带来的性能好处。

2020-02-21