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2015/06/21(日)ubuntu 14.04でBLASを使う
BLASは、Basic Linear Algebra Subprogramsの略で、行列積などの基本的な行列計算のためのライブラリです。LAPACKなどの様々なプログラムから呼び出されます。行列計算は環境によって最適な書き方が違うので、行列計算の部分を差し替え可能なように分離しておきユーザが最適なBLASに差し替えて最高の性能を出す、ということを意図しています。
多くの環境で、デフォルトのBLASは単なるfor文で書かれたちっとも速くない「reference BLAS」と呼ばれるものになっています。自分の環境でも、reference BLASが入っていました。この場合例えばnumpyの行列計算は、全くCPU本来の性能を出せていません。
ubuntu 14.04では、atlasとopenblasという高速なBLASがパッケージで提供されています。今回は、それらをインストールしてnumpyの速度がどうなるか調べてみました。
インストールは次のように行いました。
sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libatlas-doc
sudo apt-get install libopenblas-base sudo apt-get install libopenblas-devこれで3種類のBLASがインストールされたことになりますが、これらは差し替えて使うことを意図しているのでshared libraryとして同一のファイル名になっています。Ubuntuでは、これらをsymbolic linkを張り直すことによって使い分ける仕組みがあります。
sudo update-alternatives --config libblas.so.3と入力すると、
% sudo update-alternatives --config libblas.so.3 alternative libblas.so.3 (/usr/lib/libblas.so.3 を提供) には 3 個の選択肢があり>ます。 選択肢 パス 優先度 状態 ------------------------------------------------------------ * 0 /usr/lib/openblas-base/libblas.so.3 40 自動モード 1 /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3 35 手動モード 2 /usr/lib/libblas/libblas.so.3 10 手動モード 3 /usr/lib/openblas-base/libblas.so.3 40 手動モード 現在の選択 [*] を保持するには Enter、さもなければ選択肢の番号のキーを押してください:のように表示され、どのBLASを使うか選択することができます。単にインストールした場合はUbuntuが定めた優先度に従って選ばれるようで、openblasが選択された状態でした。
これを切り替えてnumpyで5000x5000の逆行列を計算させてみて、速度がどうなるか計測してみました。環境は、core i7 3770T で、VMwareを使ってメモリを4G、CPUコアを4個与えた状態で行いました。
まずreference BLASで。
% python >>> from numpy import * >>> from time import * >>> a=random.rand(5000,5000); t=time(); a=linalg.inv(a); time()-t 241.60200095176697このように241秒かかりました。
ATLASに切り替えてみました。
% python >>> from numpy import * >>> from time import * >>> a=random.rand(5000,5000); t=time(); a=linalg.inv(a); time()-t 32.5946981906890932秒に高速化されました。しかし、topでCPUを見ると100%となっており、どうやら一つのコアしか使っていないようです。
最後にopenblasです。
% python >>> from numpy import * >>> from time import * >>> a=random.rand(5000,5000); t=time(); a=linalg.inv(a); time()-t 6.0147957801818856秒まで高速化されました。topのCPU表示は400%となり、4コア使って計算しているようです。
もともとテキサス大学の後藤先生という方が開発したgotoblas(ごとうブラス)という高速で有名なパッケージがあったのですが、後藤先生がIntelに移られて開発が中止してしまい、それを有志が引き継いだのがopenblasです。後藤先生は現在はIntelの商用BLASであるMath Kernel Libraryの開発をされているようです。
最後に、ATLASに関して少し注釈を述べておきます。
ATLASはAutomatically Tuned Linear Algebra Softwareの略で、ライブラリのmake時にそのCPUのコア数やキャッシュサイズなどを調査し、それに最適化したライブラリを生成する仕組みです。すなわち、本来バイナリパッケージで入れるには適さないもので、ATLASの真の性能を引き出すには計算を行うCPUでライブラリをmakeし直す必要があります。
また、ATLASはLAPACKの一部を高速化したものを含んでいて、ATLASをインストールするとATLAS版LAPACKがインストールされます。
% sudo update-alternatives --config liblapack.so.3 alternative liblapack.so.3 (/usr/lib/liblapack.so.3 を提供) には 2 個の選択肢があります。 選択肢 パス 優先度 状態 ------------------------------------------------------------ * 0 /usr/lib/lapack/liblapack.so.3 10 自動モード 1 /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3 5 手動モード 2 /usr/lib/lapack/liblapack.so.3 10 手動モード 現在の選択 [*] を保持するには Enter、さもなければ選択肢の番号のキーを押してください:しかし、このように優先度が低くなっており、デフォルトでは使われていません。これがUbuntuの(というかDebianの)開発チームの見解ということでしょうか。