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. 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
sowie unter anderem das Skalarprodukt und Vektornormen.
Level 2 Level 2 enthält Vektor-Matrix-Rechenoperationen der Form
sowie unter anderem das Lösen von linearen Gleichungssystemen mit Matrix in Dreiecksform.
Level 3 Level 3 enthält Matrix-Rechenoperationen der Form
sowie unter anderem das Lösen von für Matrix 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 BLASBLAS-Implementierung von Kazushige Goto. 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.www.libama.org 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 Referenz BLAS-Website OpenBLAS BLAS-Implementierung Automatically Tuned Linear Algebra Software (ATLAS) AmdBLAS für ATI Stream
Einzelnachweise
Kategorie:Mathematikbibliothek Kategorie:Numerische Software