SGEMM

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

目录基于矩阵的算法实现前言1.矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归
爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

caffe im2col 详解

原文链接：https://blog.csdn.net/Mrhiuser/article/details/52672824本文讲解的是caffe中卷积过程，众所周知caffe中卷积采用的是im2col和sgemm
santaa·2023-04-06 16:30

InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=200704, n=64, k=24

下载你的cuda版本对应的补丁就可以解决了，我的是cuda9.0可以下载runflie直接赋予执行权限安装1.sudochmod755xxxx2.sudo./xxxxx3.accept4.回车就行了参考
无耻丶老贼·2023-01-14 21:57

InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=5329.......

Tensorflow报错，找了很多资料，一直不好。后来终于解决了，原来是兼容性问题，我用的显卡是RTX2070，CUDA版本9。原始的CUDA程序有BUG，需要打补丁才能正常运行，补丁可以去官网找CUDA补丁网址
吃了亏还皮·2023-01-14 21:56

tensorflow InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=1228800, n=15, k=30

环境：16.04.1-Ubuntupython3.6.10tensorflow-gpu1.12.0CUDAVersion9.0.176Cudnn7.6.4问题：运行代码出现：InternalError(seeabovefortraceback):BlasSGEMMlaunchfailed:m=1228800,n=15,k=30错误。原因：最初的cuda9.0.176版本有bug,需要下载补丁进行修
开心就哈哈·2023-01-14 21:56

【tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas SGEMM launch failed】错误解决方案

存在严重问题：不再使用GPU去训练，此时使用的是CPU！！！最近使用yolov3训练模型，依然使用之前的配置和环境，但是却出现以下错误，百思不得其解。看过了很多博客，研究了好久……直到今天，在寻找一个类似报错的时候，看到某篇博客的评论区提出的解决方案，困扰我许久的问题终于解决了！！！！报错问题：Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:652]fa
望天边星宿·2022-12-05 10:00

安装pytorch1.0.0出现Undefined symbol: cblas_sgemm_alloc的错误

安装pytorch1.0遇到了以下问题：>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"xxxxx/site-packages/torch/__init__.py",line84,infromtorch._Cimport*ImportError:xxxxx/site-packages/torch/lib/libmkld
shing_star·2022-11-24 23:55

dlopen和 dlsym的使用方式

考虑以下情况，比如我们要用cublas这个库的sgemm函数。#include"cublas.h"intmain(){cublas::Mata,b;cublas::sgemm(a,b);}我
s.feng·2022-04-23 21:04

C语言中dlopen和dlsym的使用方式详解

考虑以下情况，比如我们要用cublas这个库的sgemm函数。#include"cublas.h"intmain(){cublas::Mata,b;cubl
·2022-03-27 13:46

CUDA 矩阵乘法终极优化指南

作者：马骏|旷视MegEngine架构师前言单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示GPU编程中常用的优化技巧，而能否写出高效率的SGEMMKernel
MegEngine_Bot·2021-11-16 17:51

CUDA 矩阵乘法终极优化指南

作者：马骏|旷视MegEngine架构师前言单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示GPU编程中常用的优化技巧，而能否写出高效率的SGEMMKernel
·2021-09-15 14:23

Intel MIC性能测试程序

a)perf包MPSS包里面包含一个文件夹perf，该文件夹里面有两个rpm包，安装之后会在/opt/intel/mic/下生成perf文件夹，该文件夹下包含sgemm、dgemm、BusSpeed（用于测试
天山·2020-09-16 19:54

MTCNN（七）卷积更改为嵌套for循环格式

目录一、gemm1.1关于卷积的gemm的理解1.2替换掉cblas_sgemm为gemm二、全连接
祥瑞Coding·2020-08-24 17:42

mkl行主序、列主序转换——以cblas_sgemm为例

本文以mkl中的cblas_sgemm为例演示行主序、列主序调用方式以及相互调用。
jnulzl·2020-08-23 06:28

cblas_sgemm和cublasSgemm参数详解

机器学习最核心的底层运算肯定是矩阵乘法无疑了，为了让矩阵乘法执行更快，大家也是绞尽脑汁。从算法层面，stranssen算法将矩阵乘法复杂度由O(n3)O(n^3)O(n3)降到O(n2.81)O(n^{2.81})O(n2.81)，最新的算法好像已经降到O(n2.37)O(n^{2.37})O(n2.37)左右了（Coppersmith–Winogradalgorithm），但这只是理论复杂度，只
yutianzuijin·2020-08-22 09:56

caffe im2col 详解

本文讲解的是caffe中卷积过程，众所周知caffe中卷积采用的是im2col和sgemm的方式。网上已经有很多的im2col的讲解。
fengye2two·2020-08-18 14:48

Winograd卷积应用（NEON 和 SSE 对应指令）

用矩阵乘法（im2col+sgemm）的方式卷积，虽然速度很算可以，但非常费内存，不能应用大一点的图片。看了一些博客说到Winograd卷积，比上面的速度更快，用到内存更小，也来试试。
juebai123·2020-08-15 23:59

Tensorflow+InternalError: Blas GEMM launch failed

[参考1:]https://stackoverflow.com/questions/37337728/tensorflow-internalerror-blas-sgemm-launch-failed问题
awgptb8308·2020-08-10 06:26

运行keras-yolo时报错：InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed解决方法

本人使用的是Ubuntu18.04，CUDA9.0，tensorflow-gpu1.6.0。去CUDA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runf
qq_41167777·2020-07-05 08:58

180509 tensorflow-gpu显存分配与InternalError (see above for traceback): Blas SGEMM launch failed

tensorflow以及更新了若干版本，早期教材《Tensorflow：实战Google深度学习框架》基于tensorflow1.0的LSTM代码已经更新1.4后的LSTM代码均不适用于tensorlfow1.1-1.3.【TensorFlow】LSTM（使用TFLearn预测正弦sin函数）针对上述问题，对原来的代码进行了修改。可适用于上述及以上版本，1.2/1.5测试没问题。如果你的程序报类似
GuokLiu·2020-07-05 04:55

树莓派 import cv2 出错: undefined symbol: cblas_sgemm

今天没事又把家里上了一层灰的树莓派3拿出来玩了一次。。。在安装好opencv-python（3.4）单独importcv2出错信息：ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport单独importnumpyasnp出错：ImportError:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/_mult
dxz_tust·2020-06-23 02:51

cblas_sgemm 矩阵乘法

virtualvectorget_nbest(Feature&feature_obj,intn_top=10){//debug_marix_get_max_use();;//debug_marix_head(10);MutexLockGuardlock(mutex_);//AutoWriteautowrite(&_rwlock);stringfeature_str=feature_obj.GetF
楚江课的救赎·2019-03-13 16:15

caffe中的矩阵运算函数caffe_cpu_gemm,cblas_sgemm等解析

中最典型且常用的卷积运算，是通过将卷积操作转化成矩阵乘法来实现的，因此，卷积层的一系列程序实际上就是在为矩阵的卷积式展开和矩阵乘法函数做准备，caffe_cpu_gemm也就是在调用矩阵乘法函数cblas_sgemm
兢兢业业小码农·2018-05-31 11:19

TensorFlow: InternalError: Blas SGEMM launch failed

问题描述：InternalError:BlasSGEMMlaunchfailed:a.shape=(100,784),b.shape=(784,10),m=100,n=10,k=784[[Node:MatMul=MatMul[T=DT_FLOAT,transpose_a=false,transpose_b=false,_device="/job:localhost/replica:0/task:0
J.Q.Wang2011·2018-05-30 11:56

学习BLAS库 -- GEMM

函数语法:SGEMM(TRANSA,TRANSB,M,N,K,ALPHA,A,LDA,B,LDB,BETA,C,LDC)功能：matrixmatrixmultiply(rowmajororder)|CCCCC
cocoonyang·2017-03-04 13:48

cblas_sgemm cblas_sgemv

http://blog.csdn.net/chenlanjie842179335/article/details/8043925矩阵与矩阵的乘法，分为双精度的cblas_dgemm和单精度的cblas_sgemm
iamzhangzhuping·2016-02-21 20:00
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