Numpy使用ATLAS还是OpenBLAS

在本文中，我们将介绍Numpy使用ATLAS还是OpenBLAS更合适的问题，以及对比两种库的优缺点。首先，让我们看一下ATLAS和OpenBLAS的概述和特点。

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ATLAS

ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software)是一个自动调节的代数库，用于高效地实现矩阵和向量的操作，是数值计算领域内使用最广泛的开源库之一。ATLAS有许多高度优化的架构和操作，例如BLAS，LAPACK等，具有统一的接口，并在安装时自动检测可用的硬件资源并进行针对性优化。因此，ATLAS被称为最快的数学库之一。ATLAS支持多种架构，并且在多个操作系统上获得了良好的支持。

OpenBLAS

OpenBLAS (Open Basic Linear Algebra Subprograms)是一个开源的代数库，是一个完全开源的组件，具有类似于ATLAS的功能。 OpenBLAS主要用于优化矩阵和向量的操作，以及针对不同类型的ARM处理器进行优化。它支持许多CPU架构，并且具有多线程，向量和矩阵优化等功能，因此速度非常快。

性能对比

ATLAS和OpenBLAS在性能上都是非常优秀的，但它们各有特点，使用不同CPU架构的机器性能不同，下面是在不同CPU上的性能对比。

从表中可以看出，OpenBLAS在大多数情况下可以提供更快的运行速度，但在某些ARM架构的机器上，ATLAS也可以表现出色。

适合哪种应用场景?

ATLAS和OpenBLAS都是非常优秀的数学库，但适合的应用场景不同，下面是两个库的优缺点：

ATLAS的优点

• 支持多种架构，安装时自动针对硬件优化；
• 与其他专门用于数值计算的库完全兼容；
• 性能与机器有关，能够针对不同机器的架构和配置进行自动调节并优化操作；

ATLAS的缺点

• 对新型硬件支持不太完善；
• 在某些架构上性能可能不如OpenBLAS优秀；

OpenBLAS的优点

• 支持多种架构，支持的平台比ATLAS更多；
• 性能比ATLAS更优秀；

OpenBLAS的缺点

• 与其他专门用于数值计算的库可能不兼容；
• 在旧版硬件上可能不兼容；

总的来说，如果您需要使用不同的库来进行数值计算，例如科学计算，数据分析等，那么ATLAS可能是最好的选择。如果您需要在具有较新处理器的计算机上获得更快的性能，例如在开发大数据应用程序或使用深度学习框架时，那么OpenBLAS可能更适合。

总结

ATLAS和OpenBLAS都是非常优秀的代数库，它们各自有自己的优缺点，但在大多数情况下，它们的性能都比其他代数库要好得多。因此，根据您的使用场景和硬件架构，选择哪一个库是一项重要的决策，可以对您的计算速度和性能产生重大影响。在做出选择之前，请务必仔细考虑以上提到的优点和缺点，并对您的使用场景进行充分的评估和测试。