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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
336
178