如何从链接到Apple Accelerate框架的源代码构建NumPy？

qncylg1j 于 11个月前发布在其他

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据我所知，NumPy在1.20.0版本中放弃了对使用Accelerate BLAS和LAPACK的支持。根据NumPy 1.21.1的发行说明，这些错误已经得到解决，现在可以在MacOS >= 11.3上使用Accelerate框架从源代码构建NumPy了：https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html，但我找不到任何关于如何做到这一点的文档。这似乎是一件有趣的事情，因为Accelerate框架应该针对M系列处理器进行了高度优化。我想象的过程是这样的：
1.下载numpy源代码文件夹并导航到此文件夹。
1.创建一个site.cfg文件，看起来像这样：

[DEFAULT]
library_dirs = /some/directory/
include_dirs = /some/other/directory/

[accelerate]
libraries = Accelerate, vecLib

字符串
1.运行python setup.py build
问题是我不知道1.变量library_dirs和include_dirs应该是什么，以便NumPy知道使用Accelerate BLAS和LAPACK，以及2.是否需要采取任何其他额外的步骤。如果有人知道如何做到这一点或可以提供任何见解，将不胜感激。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/69848969/how-to-build-numpy-from-source-linked-to-apple-accelerate-framework

3条答案

按热度按时间

os8fio9y1#

不，它不必那么复杂。我使用了这两个命令，并能够在Mac M1上安装numpy与Apple Accelerate。

pip install cython pybind11
pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

字符串
如何在Apple Silicon（ARM / M1）上安装SciPy

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fcwjkofz2#

我今天早些时候实际上尝试了这个，这些是我使用的步骤：

在site.cfg文件中，

[accelerate]
libraries = Accelerate, vecLib

字符串

使用NPY_LAPACK_ORDER=accelerate python3 setup.py build构建
安装pip3 install .

然后，np.show_config()返回以下内容

blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blis_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
  NOT AVAILABLE
accelerate_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
blas_opt_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_clapack_info:
  NOT AVAILABLE
flame_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    extra_compile_args = ['-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)]
Supported SIMD extensions in this NumPy install:
    baseline = NEON,NEON_FP16,NEON_VFPV4,ASIMD
    found = ASIMDHP,ASIMDDP
    not found =

型
我的快速测试表明，相对于OpenBlas，性能有了显著提升。

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ufj5ltwl3#

从2.0版本开始，Numpy将在OS版本大于索诺马14（source）的macOS平台上针对Accelerate库构建轮子。

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