在 BLAS 中将三个矩阵相乘，中间一个是对角矩阵
A 是一个 MxK 矩阵，B 是大小为 K 的向量，C > 是一个 KxN 矩阵。我应该使用哪组 BLAS 运算符来计算下面的矩阵？
M = A*diag(B)*C
实现这一点的一种方法是使用三个 for 循环，如下所示
for (int i=0; i<M; ++i)
for (int j=0; j<N; ++j)
for (int k=0; k<K; ++k)
M(i,j) = A(i,k)*B(k)*C(k,j);
为了获得更好的速度效率，是否真的值得在 BLAS 中实现这一点？
A is an MxK matrix, B is a vector of size K, and C is a KxN matrix. What set of BLAS operators should I use to compute the matrix below?
M = A*diag(B)*C
One way to implement this would be using three for loops like below
for (int i=0; i<M; ++i)
for (int j=0; j<N; ++j)
for (int k=0; k<K; ++k)
M(i,j) = A(i,k)*B(k)*C(k,j);
Is it actually worth implementing this in BLAS in order to gain better speed efficiency?
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评论（1）
首先计算
D = diag(B)*C，然后使用适当的 BLAS 矩阵乘法来计算A*D。您可以使用对
B元素进行循环并调用适当的 BLAS 标量乘法例程来实现diag(B)*C。First compute
D = diag(B)*C, then use the appropriate BLAS matrix-multiply to computeA*D.You can implement
diag(B)*Cusing a loop over elements ofBand calling to the appropriate BLAS scalar-multiplication routine.