Rust线性代数加速库blas-src的使用：BLAS基础实现与高性能矩阵运算支持

blas-src是一个提供BLAS(基本线性代数子程序)实现的Rust包，它允许用户选择不同的BLAS实现源。

可选的BLAS实现

以下是可用的BLAS实现选项：

accelerate: 苹果Accelerate框架中的实现(仅限macOS)
blis: BLIS库中的实现
intel-mkl: Intel MKL中的实现
netlib: Netlib的参考实现
openblas: OpenBLAS中的实现
r: R语言中的实现

配置方法

可以通过在Cargo.toml中选择不同特性来指定使用的BLAS实现：

[dependencies]
blas-src = { version = "0.11", features = ["accelerate"] }
blas-src = { version = "0.11", features = ["blis"] }
blas-src = { version = "0.11", features = ["intel-mkl"] }
blas-src = { version = "0.11", features = ["netlib"] }
blas-src = { version = "0.11", features = ["openblas"] }
blas-src = { version = "0.11", features = ["r"] }

完整示例

下面是一个使用blas-src进行矩阵乘法的完整示例：

// 首先在Cargo.toml中添加依赖
// [dependencies]
// blas-src = { version = "0.11", features = ["openblas"] }
// ndarray = "0.15"

use ndarray::{array, Array2};
use blas::dgemm;

fn main() {
    // 定义两个矩阵
    let a = array![
        [1.0, 2.0],
        [3.0, 4.0]
    ];
    let b = array![
        [5.0, 6.0],
        [7.0, 8.0]
    ];
    
    // 准备结果矩阵
    let mut c = Array2::zeros((2, 2));
    
    // 矩阵乘法参数
    let (m, n, k) = (2, 2, 2);
    let alpha = 1.0;
    let beta = 0.0;
    
    unsafe {
        dgemm(
            b'N',   // 不转置矩阵A
            b'N',   // 不转置矩阵B
            m,      // A的行数
            n,      // B的列数
            k,      // A的列数/B的行数
            alpha,  // alpha系数
            a.as_slice().unwrap(), // A的数据
            m,      // A的leading dimension
            b.as_slice().unwrap(), // B的数据
            k,      // B的leading dimension
            beta,   // beta系数
            c.as_slice_mut().unwrap(), // C的数据
            m       // C的leading dimension
        );
    }
    
    println!("矩阵乘法结果:\n{:?}", c);
    // 应该输出:
    // [[19.0, 22.0],
    //  [43.0, 50.0]]
}

这个示例展示了如何使用BLAS的dgemm(双精度通用矩阵乘法)函数来执行矩阵乘法。注意实际使用时需要根据选择的BLAS实现和具体需求调整参数。

贡献

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itying888 1楼

Rust线性代数加速库blas-src的使用：BLAS基础实现与高性能矩阵运算支持

完整示例代码

下面是一个整合了向量运算、矩阵-向量乘法和矩阵-矩阵乘法的完整示例：

use blas::*;

fn main() {
    // 1. 向量运算示例
    vector_operations();
    
    // 2. 矩阵-向量乘法示例
    matrix_vector_multiplication();
    
    // 3. 矩阵-矩阵乘法示例
    matrix_matrix_multiplication();
    
    // 4. 复数运算示例
    complex_operations();
}

fn vector_operations() {
    println!("\n=== 向量运算 ===");
    
    // 向量点积 (SDOT)
    let x = vec![1.0, 2.0, 3.0];
    let y = vec![4.0, 5.0, 6.0];
    let n = x.len() as i32;
    
    let dot_product = sdot(n, &x, 1, &y, 1);
    println!("向量点积: {}", dot_product); // 输出: 32.0
    
    // 向量缩放 (SSCAL)
    let mut x = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0];
    let a = 2.0;
    sscal(x.len() as i32, a, &mut x, 1);
    println!("缩放后的向量: {:?}", x); // 输出: [2.0, 4.0, 6.0, 8.0]
}

fn matrix_vector_multiplication() {
    println!("\n=== 矩阵-向量乘法 ===");
    
    // 2x3矩阵
    let a = vec![
        1.0, 2.0, 3.0,
        4.0, 5.0, 6.0
    ];
    
    // 3维向量
    let x = vec![1.0, 2.0, 3.0];
    
    // 结果向量
    let mut y = vec![0.0, 0.0];
    
    let m = 2; // 行数
    let n = 3; // 列数
    
    // 执行矩阵-向量乘法 (SGEMV)
    sgemv(b'N', m, n, 1.0, &a, m, &x, 1, 0.0, &mut y, 1);
    println!("矩阵-向量乘积: {:?}", y); // 输出: [14.0, 32.0]
}

fn matrix_matrix_multiplication() {
    println!("\n=== 矩阵-矩阵乘法 ===");
    
    // 2x2矩阵A
    let a = vec![
        1.0, 2.0,
        3.0, 4.0
    ];
    
    // 2x2矩阵B
    let b = vec![
        5.0, 6.0,
        7.0, 8.0
    ];
    
    // 结果矩阵C
    let mut c = vec![0.0; 4];
    
    let m = 2; // A的行数，C的行数
    let n = 2; // B的列数，C的列数
    let k = 2; // A的列数，B的行数
    
    // 执行矩阵乘法 (SGEMM)
    sgemm(b'N', b'N', m, n, k, 1.0, &a, m, &b, k, 0.0, &mut c, m);
    println!("矩阵乘积: {:?}", c); // 输出: [19.0, 22.0, 43.0, 50.0]
}

fn complex_operations() {
    println!("\n=== 复数运算 ===");
    
    // 复数向量点积 (ZDOTU)
    let x = vec![c64::new(1.0, 2.0), c64::new(3.0, 4.0)];
    let y = vec![c64::new(5.0, 6.0), c64::new(7.0, 8.0)];
    
    let result = zdotu(2, &x, 1, &y, 1);
    println!("复数向量点积: {}", result); // 输出: (-18,68)
}

使用说明

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
blas-src = { version = "0.9", features = ["openblas"] }
blas = "0.22"

根据你的系统选择合适的BLAS实现：
- Intel CPU推荐使用intel-mkl
- 跨平台选择可以使用openblas
- macOS系统可以使用accelerate
示例代码展示了BLAS的四种主要操作：
- 向量点积和缩放
- 矩阵-向量乘法
- 矩阵-矩阵乘法
- 复数运算
运行程序后，你将看到各种运算的结果输出。

性能提示

对于大型矩阵，优先使用*gemm而不是多个*gemv调用
确保你的BLAS实现启用了多线程支持
注意矩阵在内存中的布局（列优先是BLAS的默认方式）