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我設計了一個用於iPad遊戲的學習AI,但其原型是用matlab編寫的。我需要執行若干動作,如:(資本表示矩陣)iPhone上的GPU大矩陣相乘

A = B > c; 
A = B * C; 
A = B' * C; 
A = B .* C; 
A = B - C; 

我的一些矩陣是大(2601×100)。在GPU上運行這些操作可以顯着提高此操作的性能。有一個線性代數庫比Accelerate的BLAS更合適嗎? BLAS只支持最多4x4矩陣。

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經過幾天的搜索,我發現維也納CL。它在GPU上執行線性代數。我不知道它在iPad上的效果如何。當我有機會時,我會做一些基準測試。 – 2012-01-15 03:01:12

回答

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在使用(開放源代碼)Eigen庫的前一個項目中,我們獲得了相當不錯的結果。

  • 這是一個C++模板庫,僅包含頭文件,但這是沒有問題的,因爲您可以使用純C或Objective-C++(.mm)編寫接口。
  • 其代碼針對armv7進行了大量優化。
  • LGPL3授權模式應該是在不干擾Apple的TOS的情況下在應用程序商店發佈應用程序的不錯選擇。