„Basic Linear Algebra Subprograms“ – Versionsunterschied

BLAS
Basisdaten
Erscheinungsjahr	1979
Aktuelle Version	3.10.0 ; (29. Juni 2021)
Betriebssystem	plattformübergreifend
Programmiersprache	Fortran
Kategorie	Lineare Algebra
	www.netlib.org/blas

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Aktuelle Version vom 28. Februar 2024, 18:57 Uhr

Basic Linear Algebra Subprograms (kurz: BLAS) bezeichnet eine Programmbibliothek, die elementare Operationen der linearen Algebra wie Vektor- und Matrixmultiplikationen bereitstellt. Es gibt eine Vielzahl von Implementierungen in verschiedenen Sprachen bzw. für verschiedene Architekturen und Plattformen. Der Vorteil von BLAS liegt nicht nur in der Wiederverwendbarkeit und der Arbeitserleichterung für den Programmierer, sondern auch in der Möglichkeit für Hardwarehersteller, für diese häufig gebrauchten Subroutinen hochoptimierte, zum Teil in Assembler realisierte Implementierungen bereitzustellen.^[1] Daher finden BLAS vor allem im Supercomputing-Bereich breite Verwendung.

Die Definition der Schnittstelle zu BLAS ist ein De-facto-Standard.

Funktionalität

Es werden folgende Datentypen unterstützt: single (32 Bit), double (64 Bit), complex (2 × 32 Bit), doublecomplex (2 × 64 Bit).

Die Funktionalität von BLAS wird in drei Stufen (Level) unterteilt:

Level 1

Level 1 enthält Vektor-Rechenoperationen der Form

\mathbf {y} \leftarrow \alpha \mathbf {x} +\mathbf {y}

sowie unter anderem das Skalarprodukt und Vektornormen.

Level 2

Level 2 enthält Vektor-Matrix-Rechenoperationen der Form

\mathbf {y} \leftarrow \alpha A\mathbf {x} +\beta \mathbf {y}

sowie unter anderem das Lösen von linearen Gleichungssystemen $T\mathbf {x} =\mathbf {y}$ mit Matrix $T$ in Dreiecksform.

Level 3

Level 3 enthält Matrix-Rechenoperationen der Form

C\leftarrow \alpha AB+\beta C\!

sowie unter anderem das Lösen von $B\leftarrow \alpha T^{-1}B$ für Matrix $T$ in Dreiecksform. Dieser Level enthält die oft benötigte Matrixmultiplikation.

Implementierungen

refblas: Offizielle Referenzimplementierung von Netlib. C- und Fortran-77-Versionen sind verfügbar.
ACML: AMD Core Math Library, für AMD-Athlon- und -Opteron-CPUs unter Linux und Windows.
ATLAS: Automatically Tuned Linear Algebra Software, ein Open-Source-Implementierung der BLAS-APIs für C und Fortran 77.
ESSL: IBMs Engineering and Scientific Subroutine Library, für die PowerPC Architektur unter AIX und Linux.
Goto BLAS: BLAS-Implementierung von Kazushige Goto.^[2]
OpenBLAS: Weiterentwicklung von Goto BLAS für moderne Prozessoren.
HP MLIB: HPs Math library, für die Architekturen Itanium, PA-RISC, x86 und Opteron unter HP-UX und Linux.
IMKL: Intel Math Kernel Library (BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, Sparse Solvers, FFT, Vector Math), für Intel-Prozessoren unter Linux, macOS und Windows.
LAMA: Die Library for Accelerated Math Applications (LAMA) ist eine, in C++ geschriebene, Template-Bibliothek zum Schreiben numerischer Löser für verschiedene Hardware (z. B. GPUs mittels CUDA oder OpenCL) in Systemen mit verteiltem Speicher – sie versteckt die hardwarespezifische Programmierung vor dem Anwendungsentwickler.^[3]
MTL4: Die Matrix Template Library Version 4 ist eine generische C++-Template-Bibliothek für schwach und voll besetzte BLAS-Funktionalität. MTL4 bietet ein intuitives Interface (ähnlich Matlab) und dank Generischer Programmierung eine breite Anwendbarkeit.
uBLAS: Eine generische C++-Klassenbibliothek, welche BLAS-Funktionalität bereitstellt, Teil der Boost-Bibliothek.
CUBLAS: Die Nvidia-Implementierung von BLAS für die CUDA-Technologie.
clBLAS: Eine Implementierung von BLAS für OpenCL.
AmdBLAS: Die AMD-Implementierung von BLAS für das ATI-Stream-SDK.
Armadillo: Die Armadillo Template-Bibliothek ist ein Wrapper für C++.
UTL_NLA: Subset der Implementierung von BLAS und LAPACK als PL/SQL Package in der Oracle Datenbank ab Version 9i

Weblinks

Einzelnachweise

↑ BLAS Benchmark-August2008. eigen.tuxfamily.org, 1. August 2008, abgerufen am 4. März 2010.
↑ Writing the Fastest Code, by Hand, for Fun: A Human Computer Keeps Speeding Up Chips (englisch). New York Times, John Markoff, 28. November 2005, abgerufen am 4. März 2010.
↑ www.libama.org

[bench-1] BLAS Benchmark-August2008. eigen.tuxfamily.org, 1. August 2008, abgerufen am 4. März 2010.

[goto-2] Writing the Fastest Code, by Hand, for Fun: A Human Computer Keeps Speeding Up Chips (englisch). New York Times, John Markoff, 28. November 2005, abgerufen am 4. März 2010.

[3] www.libama.org

[1]

[2]

[3]

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-{{Dieser Artikel|befasst sich mit Basic Linear Algebra Subprograms, für weitere Bedeutungen von „Blas“ siehe [[Blas (Begriffsklärung)]].}}
+{{Dieser Artikel|behandelt die Software. Zu weiteren Bedeutungen von „BLAS“ siehe [[Blas (Begriffsklärung)]].}}
+{{Infobox Software
+| Name = BLAS
+| Logo =
+| Screenshot =
+| Beschreibung = <!-- Beschreibung des Screenshots! -->
+| Maintainer =
+| Hersteller =
+| Management =
+| AktuelleVersion = 3.10.0
+| AktuelleVersionFreigabeDatum = 29. Juni 2021
+| Betriebssystem = [[Plattformunabhängigkeit|plattformübergreifend]]
+| Programmiersprache = [[Fortran]]
+| Kategorie = [[Lineare Algebra]]
+| Lizenz =
+| Deutsch =
+| Website = [http://www.netlib.org/blas/ www.netlib.org/blas]
+}}
+'''Basic Linear Algebra Subprograms''' (kurz: '''BLAS''') bezeichnet eine [[Programmbibliothek]], die elementare Operationen der [[Lineare Algebra|linearen Algebra]] wie [[Vektor]]- und [[Matrix (Mathematik)|Matrixmultiplikationen]] bereitstellt. Es gibt eine Vielzahl von Implementierungen in verschiedenen Sprachen bzw. für verschiedene Architekturen und Plattformen. Der Vorteil von BLAS liegt nicht nur in der Wiederverwendbarkeit und der Arbeitserleichterung für den Programmierer, sondern auch in der Möglichkeit für Hardwarehersteller, für diese häufig gebrauchten Subroutinen hochoptimierte, zum Teil in [[Assembler (Informatik)|Assembler]] realisierte Implementierungen bereitzustellen.<ref name="bench">{{cite web|url=http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Benchmark-August2008|title=BLAS Benchmark-August2008|publisher=eigen.tuxfamily.org|date=2008-08-01|accessdate=2010-03-04}}</ref> Daher finden BLAS vor allem im [[Supercomputer|Supercomputing]]-Bereich breite Verwendung.
+Die Definition der Schnittstelle zu BLAS ist ein [[De-facto-Standard]].
-'''Basic Linear Algebra Subprograms''' (BLAS) bezeichnet eine [[Softwarebibliothek]], die elementare Operationen der [[Lineare Algebra|linearen Algebra]] wie [[Vektor]]- und [[Matrix (Mathematik)|Matrixmultiplikationen]] implementiert. Es gibt eine Vielzahl von Implementierungen in verschiedenen Sprachen bzw. für verschiedene Architekturen und Plattformen. Der Vorteil von BLAS liegt nicht nur in der Wiederverwendbarkeit und der Arbeitserleichterung für den Programmierer, sondern auch in der Möglichkeit für Hardwarehersteller für diese häufig gebrauchten Subroutinen hochoptimierte, zum Teil in [[Assembler (Informatik)|Assembler]] realisierte Implementierungen bereitzustellen. Daher findet BLAS vor allem im Supercomputing-Bereich breite Verwendung.
-Die Definition der Schnittstelle zu BLAS ist ein De-facto-Standard.
 == Funktionalität ==
+Es werden folgende Datentypen unterstützt: ''single'' (32 Bit), ''double'' (64 Bit), ''complex'' (2 × 32 Bit), ''doublecomplex'' (2 × 64 Bit).
-Die Funktionalität von BLAS wird in drei Stufen (Level) unterteilt.
+Die Funktionalität von BLAS wird in drei Stufen (Level) unterteilt:
 === Level 1 ===
-Level 1 enthält [[Vektor|Vektor-Rechenoperationen]] der Form
+Level 1 enthält [[Vektor]]-Rechenoperationen der Form
-:<math>\mathbf{y} \leftarrow \alpha \mathbf{x} + \mathbf{y} \!</math>
+:<math>\mathbf{y} \leftarrow \alpha \mathbf{x} + \mathbf{y}</math>
-sowie unter anderem [[Skalarprodukt]] und [[Normierter Raum|Vektornormen]].
+sowie unter anderem das [[Skalarprodukt]] und [[Norm (Mathematik)#Vektornormen|Vektornormen]].
 === Level 2 ===
-Level 2 enthält [[Matrix (Mathematik)|Vektor-Matrix-Rechenoperationen]] der Form
+Level 2 enthält [[Matrix-Vektor-Produkt|Vektor-Matrix-Rechenoperationen]] der Form
-:<math>\mathbf{y} \leftarrow \alpha A \mathbf{x} + \beta \mathbf{y} \!</math>
+:<math>\mathbf{y} \leftarrow \alpha A \mathbf{x} + \beta \mathbf{y}</math>
-sowie unter anderem das Lösen von <math>T \mathbf{x} = \mathbf{y}</math> nach '''x''' mit Matrix <math>T</math> in [[Lineares Gleichungssystem|Dreiecksform]].
+sowie unter anderem das Lösen von [[Lineares Gleichungssystem|linearen Gleichungssystemen]] <math>T \mathbf{x} = \mathbf{y}</math> mit Matrix <math>T</math> in [[Dreiecksmatrix|Dreiecksform]].
 === Level 3 ===
-Level 3 enthält [[Matrix (Mathematik)|Matrix-Rechenoperationen]] der Form
+Level 3 enthält [[Matrixmultiplikation|Matrix-Rechenoperationen]] der Form
 :<math>C \leftarrow \alpha A B + \beta C \!</math>
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 sowie unter anderem das Lösen von <math>B \leftarrow \alpha T^{-1} B</math> für Matrix <math>T</math> in [[Lineares Gleichungssystem|Dreiecksform]]. Dieser Level enthält die oft benötigte Matrixmultiplikation.
-== Implementierung ==
+== Implementierungen ==
-;refblas: Offizielle Referenzimplementierung von [[netlib]]. [[C (Programmiersprache)|C]]- und [[Fortran|Fortran-77]]-Versionen sind verfügbar.
+;refblas: Offizielle Referenzimplementierung von [[Netlib]]. [[C (Programmiersprache)|C-]] und [[Fortran|Fortran-77]]-Versionen sind verfügbar.
-;ACML: [[AMD]] Core Math Library, für AMD [[Athlon]] und [[Opteron]] CPUs unter [[Linux]] und [[Microsoft Windows|Windows]].
+;ACML: [[AMD]] Core Math Library, für AMD-[[Athlon]]- und -[[AMD Opteron|Opteron]]-CPUs unter [[Linux]] und [[Microsoft Windows|Windows]].
-;ATLAS: [[Automatically Tuned Linear Algebra Software]], ein [[Open Source|Open-Source]]-Implementierung der BLAS-[[Programmierschnittstelle|APIs]] für [[C (Programmiersprache)|C]] und [[Fortran|Fortran 77]].
+;ATLAS: [[Automatically Tuned Linear Algebra Software]], ein [[Open Source|Open-Source]]-Implementierung der BLAS-[[Programmierschnittstelle|APIs]] für C und Fortran 77.
-;ESSL: [[IBM]]s Engineering and Scientific Subroutine Library, für die [[PowerPC]] Architektur unter [[AIX]] und [[Linux]].
+;ESSL: [[IBM]]s Engineering and Scientific Subroutine Library, für die [[PowerPC]] Architektur unter [[AIX]] und Linux.
+;Goto BLAS:BLAS-Implementierung von [[Kazushige Goto]].<ref name="goto">{{cite web|url=http://www.nytimes.com/2005/11/28/technology/28super.html|title=Writing the Fastest Code, by Hand, for Fun: A Human Computer Keeps Speeding Up Chips (englisch)|publisher=New York Times, John Markoff|date=2005-11-28|accessdate=2010-03-04}}</ref>
-;Goto BLAS: [[Kazushige Goto]]s BLAS-Implementierung.
+;OpenBLAS: Weiterentwicklung von Goto BLAS für moderne Prozessoren.
-;HP MLIB: [[Hewlett-Packard|HP]]s Math library, für die Architekturen [[Itanium]], [[PA-RISC]], [[x86]] und [[Opteron]] unter [[HPUX]] und [[Linux]].
-;IMKL: [[Intel]] Math Kernel Library, für Intel [[Pentium]] und [[Itanium]] CPUs unter [[Linux]] und [[Microsoft Windows|Windows]].
+;HP MLIB: [[Hewlett-Packard|HP]]s Math library, für die Architekturen [[Intel Itanium|Itanium]], [[PA-RISC]], [[X86-Prozessor|x86]] und Opteron unter [[HP-UX]] und Linux.
+;IMKL: Intel [[Math Kernel Library]] (BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, Sparse Solvers, FFT, Vector Math), für Intel-Prozessoren unter Linux, [[macOS]] und Windows.
-;MTL4: Die [[Matrix Template Library]] Version 4 ist eine generische [[C++]] Template-Bibliothek für schwach und voll besetzte BLAS-Funktionalität. MTL4 bietet ein intuitives Interface (ähnlich [[MATLAB]]) und dank [[Generische Programmierung|Generischer Programmierung]] eine breite Anwendbarkeit.
+;LAMA: Die Library for Accelerated Math Applications ([[LAMA]]) ist eine, in C++ geschriebene, Template-Bibliothek zum Schreiben numerischer Löser für verschiedene Hardware (z.&nbsp;B. [[Grafikprozessor|GPUs]] mittels [[CUDA]] oder [[OpenCL]]) in Systemen mit verteiltem Speicher – sie versteckt die hardwarespezifische Programmierung vor dem Anwendungsentwickler.<ref>[http://www.libama.org/overview.html www.libama.org]</ref>
-;uBLAS: Eine generische [[C++]]-Klassenbibliothek, welche BLAS-Funktionalität bereitstellt, Teil der [[Boost (C++-Bibliothek)|Boost]]-Bibliothek.
+;MTL4: Die [[Matrix Template Library]] Version 4 ist eine generische [[C++]]-Template-Bibliothek für schwach und voll besetzte BLAS-Funktionalität. MTL4 bietet ein intuitives Interface (ähnlich [[Matlab]]) und dank [[Generische Programmierung|Generischer Programmierung]] eine breite Anwendbarkeit.
-;CUBLAS: Die [[nVidia]]-Implementierung von BLAS für die [[CUDA]]-Technologie.
+;uBLAS: Eine generische C++-Klassenbibliothek, welche BLAS-Funktionalität bereitstellt, Teil der [[Boost (C++-Bibliothek)|Boost]]-Bibliothek.
+;CUBLAS: Die [[Nvidia]]-Implementierung von BLAS für die [[Compute Unified Device Architecture|CUDA]]-Technologie.
+;clBLAS: Eine Implementierung von BLAS für [[OpenCL]].
+;AmdBLAS: Die [[AMD]]-Implementierung von BLAS für das [[ATI Stream|ATI-Stream]]-SDK.
+;Armadillo: Die Armadillo Template-Bibliothek ist ein Wrapper für C++.
+;UTL_NLA: Subset der Implementierung von BLAS und [[LAPACK]] als [[PL/SQL]] Package in der [[Oracle (Datenbanksystem)|Oracle Datenbank]] ab Version 9i
 == Weblinks ==
-* [http://www.netlib.org/blas/ BLAS-Website]
+* [http://www.netlib.org/blas/ Referenz BLAS-Website]
+* [http://www.openblas.net/ OpenBLAS]
 * [http://math-atlas.sourceforge.net BLAS-Implementierung Automatically Tuned Linear Algebra Software (ATLAS)]
+* [http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/acl-amd-compute-libraries AmdBLAS] für [[ATI Stream]]
+== Einzelnachweise ==
-[[Kategorie:Bibliothek (Programmierung)]]
+<references />
-[[Kategorie:Numerische Mathematik]]
+[[Kategorie:Mathematikbibliothek]]
-[[en:Basic Linear Algebra Subprograms]]
+[[Kategorie:Numerische Software]]
-[[fr:Basic Linear Algebra Subprograms]]
-[[ja:Basic Linear Algebra Subprograms]]
-[[pl:Basic Linear Algebra Subprograms]]
-[[ru:Basic Linear Algebra Subprograms]]
-[[uk:Basic Linear Algebra Subprograms]]
-[[zh:BLAS]]