线性代数库适用于Android

Question

有谁知道什么是Android中计算线性代数的好库（SVD，QR，LU，最小二乘，反转等）？

Answer 1

传统的线性代数库是分层实现的。 Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS)位于底层。 Linear Algebra Package (LAPACK)建立在BLAS之上。这两个层库的接口在20世纪90年代被标准化，硬件供应商通常会为其架构提供各种定制的实现。 LAPACK提供您提到的线性代数库操作（SVD，QR，LU，最小二乘，反转等）。在最近几年，出现了一些更加用户友好的线性代数库（例如Armadillo，Eigen），它实际上为传统的BLAS和LAPACK库提供了一些包装。

JBLAS只是传统BLAS的java实现。 JAMA也是一个用Java实现的类似LAPACK的库。这两个库实际上并不是Android的目标。但由于Android编程通常涉及Java，我们可以让它们在Android上运行。但是，我们不能指望这些实现的性能。我的论点是性能是一个关键因素，因为你正在调用库而不是自己编写，而高性能通常会提高Android操作系统移动平台的低能耗。

虽然上述线性代数库通常以CPU为目标（例如x86架构，操作系统：Linux / Windows / MacOS），但专家们现在正在进步，以便在移动平台（例如ARM，OS：Android）上提供完整的堆栈支持。

我只是注意到Qualcomm刚刚发布了自己的类似BLAS的库Snapdragon Math Library，它可以在Qualcomm定制的ARM架构上运行。顶级LAPACK链接到它，这些线性代数操作（SVD，QR，LU，最小二乘，反转等）可以在Android上以高性能实现。

最近，随着深度学习的快速发展，许多神经网络包如NNPACK变得流行起来。在引擎盖下，它们是线性代数库，具有神经网络中不同层的基元的低级高性能实现。

Answer 2

Jama运作得相当好。

Answer 3

如果您使用C ++和NDK，则可以使用Eigen。它可以使用SSE 2/3/4，ARM NEON和AltiVec指令集。