LIBXSMM 开源项目安装与使用指南
2026-01-22 04:05:38作者:牧宁李
一、项目目录结构及介绍
LIBXSMM 是一个专为密集型和稀疏型矩阵运算以及深度学习原语设计的库,支持Intel架构下的多种指令集,包括SSE、AVX、AVX2、AVX-512(含VNNI和Bfloat16)和未来Intel处理器代号Sapphire Rapids中的AMX技术。以下是该库的基本目录结构和关键组件介绍:
libxsmm/
├── abi.txt # ABI相关文档
├── clang-format # Clang格式化工具配置
├── cmake # CMake构建系统相关文件夹
│ └── ...
├── contributing.md # 贡献者指导文档
├── docs # 文档生成相关文件夹
│ ├── documentation # 主要文档内容
│ ├── readthedocs.yml # ReadTheDocs配置文件
│ └── ...
├── examples # 示例代码
├── include # 头文件,定义了API接口
│ ├── libxsmm # 库的主要头文件
│ └── ...
├── licenses # 许可证文件
│ └── LICENSE.md # BSD-3-Clause许可证
├── Makefile # 主Makefile,用于编译
├── README.md # 项目主读我文件,包含快速入门示例
├── samples # 样本代码,演示特定功能的使用
├── scripts # 辅助脚本,如构建脚本等
├── src # 源码文件
│ ├── backend # 后端实现
│ └── ...
└── tests # 测试代码
二、项目的启动文件介绍
LIBXSMM并不直接提供一个“启动文件”以启动服务或应用,而是通过库的形式集成到用户的应用中。然而,有一个典型的“Hello World”风格的示例程序,可以视为项目的“入门启动点”。例如,在examples目录下,或者直接遵循README中的指南,创建或修改一个名为hello.cpp的文件来开始使用LIBXSMM。这个示例通过调用LIBXSMM的API进行矩阵乘法操作,展示基本的库集成方式。
示例入门代码简介
#include <libxsmm.h>
#include <vector>
int main() {
// 初始化参数
// 省略初始化细节...
// 生成并调度矩阵乘法内核
typedef libxsmm_mmfunction<double> kernel_type;
kernel_type kernel(LIBXSMM_GEMM_FLAG_NONE, m, n, k, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0);
// 执行矩阵乘法
for (...) {
kernel(/* 输入矩阵指针 */, /* 输出矩阵指针 */, ...);
}
return 0;
}
用户需编译此代码,并确保正确链接LIBXSMM库及其依赖。
三、项目的配置文件介绍
在LIBXSMM项目中,主要的配置不直接通过单独的配置文件管理,而是通过构建系统(如CMakeLists.txt)和环境变量来控制。不过,存在一些辅助配置文件用于特定目的,比如:
- readthedocs.yml: 用于ReadTheDocs在线文档的配置。
- travis.yml: 如果使用Travis CI,将控制CI构建流程的配置文件。
- mkdocs.yml: 控制Markdown文档网站生成的配置,如果你计划自建文档站点。
对于实际的运行时配置,开发者通常通过环境变量(如LD_LIBRARY_PATH, LIBXSMM_VERBOSE)来调整行为,而非直接编辑配置文件。这意味着配置是动态的,适用于不同环境和应用场景的调整。
通过上述模块的详细介绍,开发者能够理解LIBXSMM的组织结构,知道从哪里开始编写或集成代码,以及如何通过环境设置调整其行为,进而充分利用该库提供的高性能计算能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
345
412
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
888
605
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
182
暂无简介
Dart
777
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896