blas、lapack和atlas、openblas的区别联系

1、Fortran语言

Fortran语言是为了满足数值计算的需求而发展出来的一种编程语言。

Fortran语言的最大特性是接近数学公式的自然描述，在计算机里具有很高的执行效率。它可以直接对矩阵和复数进行运算，自诞生以来广泛地应用于数值计算领域，积累了大量高效而可靠的源程序。

许多科学计算库的底层实现都是采用的Fortran语言，下面介绍的BLAS和LAPACK也不例外。

2、BLAS和LAPACK

BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms，中文可以叫做基础线性代数子程序。它定义了一组应用程序接口（API）标准，是一系列初级操作的规范，如向量之间的乘法、矩阵之间的乘法等。许多数值计算软件库都实现了这一核心。

BLAS是一组向量和矩阵运行的接口规范，也可以称为API规范。Netlib用fortran实现了BLAS的这些API接口，得到的库也叫做BLAS。Netlib只是一般性地实现了基本功能，并没有对运算做过多的优化。

LAPACK （linear algebra package），是著名的线性代数库，也是Netlib用fortran语言编写的。其底层是BLAS，在此基础上定义了很多矩阵和向量高级运算的函数，如矩阵分解、求逆和求奇异值等。该库的运行效率比BLAS库高。

从某个角度讲，LAPACK也可以称作是一组科学计算（矩阵运算）的接口规范。Netlib实现了这一组规范的功能，得到的这个库叫做LAPACK库。

前面BLAS和LAPACK的实现均是用的Fortran语言。为了方便c程序的调用，Netlib开发了CBLAS和CLAPACK。其本质是在BLAS和LAPACK的基础上，增加了c的调用方式。

3、第三方实现

上面提高，可以将BLAS和LAPACK看做是接口规范，那么其他的组织、个人和公司，就可以根据此规范，实现自己的科学计算库。

开源社区实现的科学计算（矩阵计算）库中，比较著名的两个就是atlas和openblas。它们都实现了BLAS的全部功能，以及LAPACK的部分功能，并且他们都对计算过程进行了优化。

Atlas （Automatically Tuned Linear Algebra Software）能根据硬件，在运行时，自动调整运行参数。Openblas在编译时根据目标硬件进行优化，生成运行效率很高的程序或者库。Openblas的优化是在编译时进行的，所以其运行效率一般比atlas要高。但这也决定了openblas对硬件依赖性高，换了机器，可能就要重新编译了。（例如A和B两台机器cpu架构、指令集不一样，操作系统一样，在A下编译的openblas库，在B下无法运行，会出现“非法指令”这样的错误）

商业公司对BLAS和LAPACK的实现，有Intel的MKL和AMD的ACML。他们对自己的cpu架构，进行了相关计算过程的优化，实现算法效率也很高。

NVIDIA针对其GPU，也推出了cuBLAS，用以在GPU上做矩阵运行。

一些BLAS、LAPACK相关关系参考链接：

https://stackoverflow.com/questions/17858104/what-is-the-relation-between-blas-lapack-and-atlas

https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms

https://li7hui.wordpress.com/2012/02/19/blas-lapack-and-other-numerical-computation-libs/

CBLAS的安装与使用

http://blog.csdn.net/cleverysm/article/details/1925549

kaldi中对所支持矩阵库的说明

http://kaldi-asr.org/doc/matrixwrap.html