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【M1 Mac】Arm版Python3.9のnumpyにOpenBLASをリンクして行列積を300倍高速化する方法 - Qiita
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【M1 Mac】Arm版Python3.9のnumpyにOpenBLASをリンクして行列積を300倍高速化する方法 - Qiita
行列積ではpure numpyに比べて300倍も高速化できました。しかし，NativeなArm版OpenBLASがエミュレート... 行列積ではpure numpyに比べて300倍も高速化できました。しかし，NativeなArm版OpenBLASがエミュレートされているRosetta 2 + Intel MKLに行列積以外で負けているのは何故なんでしょうか（Rosetta 2では，AVX512は使えないので，MKLはフルパワーを発揮できないはずです）。 検証ログ Pure NumPy (aarch64) Dotted two 4096x4096 matrices in 298.54 s. Dotted two vectors of length 524288 in 1.09 ms. SVD of a 2048x1024 matrix in 13.27 s. Cholesky decomposition of a 2048x2048 matrix in 2.12 s. Eigendecomposition of a 204
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