Solaris上的Python NumPy，BLAS慢还是未链接？

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提问于 2025-04-17 01:31

在我的Solaris系统上，矩阵与矩阵的相乘速度非常慢（运行在sparc服务器上），而我的OSX系统（在一台笔记本电脑上）则快了100倍！这是在处理3000x3000的密集随机双精度矩阵时的表现。

这可能是因为Solaris系统没有使用blas库，但numpy脚本却报告说找到了这些库。

$python3 -c "import numpy.distutils.system_info as f; d = f.get_info('blas',0); print(d); d = f.get_info('lapack',0); print(d)"
 {'libraries': ['sunperf'], 'library_dirs': ['/home/$myname/local/archive/SolarisStudio12.2-solaris-sparc-tar-ML/solstudio12.2/lib'], 'language': 'f77'}
 {'libraries': ['sunmath'], 'library_dirs': ['/home/$myname/local/archive/SolarisStudio12.2-solaris-sparc-tar-ML/solstudio12.2/lib'],'language': 'f77'}

在Solaris系统上，以下导入失败，但在OSX上成功：

import numpy.core._dotblas

Solaris系统上没有可用的ATLAS库。我本来以为这不会对计算效率造成这么大的影响。

有没有其他测试的建议？distutils.system_info的结果是否一定能说明安装的情况？我尝试了numpy.alterdot()命令，但似乎没有任何效果。

还有更多说明：

我基本上按照http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Solaris上的设置步骤进行的，除了我的site.cfg看起来是这样的：

[DEFAULT]
library_dirs = $PATH_TO_MY_SOLARIS_DIR/SolarisStudio12.2-solaris-sparc-tar-ML/solstudio12.2/lib
[blas]
blas_libs = sunperf
[lapack]
lapack_libs = sunmath

distutils numpy performance optimization solaris scientific computing atlass BLAS matrix multiplication

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根据mathtick在评论中的回答，这个问题的原因是dotblas需要ATLAS。仅仅有Fortran编译的blas是不够的（这是在numpy/core/setup.py中的一条评论提到的）

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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