用于Android的线性代数库

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有谁知道在Android(SVD,QR,Lu,最小二乘,反向等)中计算线性代数是什么是什么是一个好的图书馆?

看答案

传统的线性代数库是在层中实现的。 基本线性代数子程序(BLA) 处于底层。 线性代数包(Lapack) 建立在Blas之上。这两层库的接口于1990年代标准化,并且硬件供应商通常会为其体系结构提供各种定制实现。 Lapack提供您提到的线性代数库操作(SVD,QR,LU,最小二乘,逆等)。在最近几年中,一些更用户友好的线性代数库出现(例如 犰狳, e),它实际上为传统的Blas和Lapack库提供了一些包装纸。

jblas. 只是一个java的传统blas的实现。 贾玛 也是一个用Java实现的Lapack的图书馆。这两个图书馆在Android都是专注于Android的。但由于Android编程通常涉及Java,我们可以使它们在Android上工作。但是,我们无法期待这些实现的表现。我的论点是,性能是一个关键因素,因为你正在调用图书馆而不是自己写作,而且高性能通常会通过Android OS提高移动平台中的低能量成本。

虽然上面的线性代数库通常在CPU(例如x86架构,操作系统:Linux / Windows / MacoS)中,但现在正在进行进度,也可以在移动平台上提供完整的堆栈支持(例如ARM,OS:Android)。

我只是注意到高通公司刚刚发布了自己的BLAS类似的图书馆 Snapdragon Math库,可以在Qualcomm定制ARM架构上运行。顶级 Lapack. 链接到它,这些线性代数操作(SVD,QR,LU,最小二乘,反向等)可以在具有高性能的Android上实现。

最近,随着深度学习的快速发展,许多神经网络包装 nnpack. 变得流行。在引擎盖下,它们是线性代数库,具有用于神经网络中不同层的基元的低级高性能实现。


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