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状态: $构建状态$

此包是Rindow-math-matrix的Matlib驱动程序。这些驱动程序作为适配器，用于驱动PHP FFI。每个PHP C库都需要单独下载和安装适合您环境PHP版本和操作系统版本的二进制文件。

Rindow Math Matrix是科学矩阵操作的基本包

强大的N维数组对象
复杂的（广播）函数
通过FFI集成C/C++的工具
有用的线性代数和随机数功能

请参阅Rindow数学项目网页上的文档。

Rindow Math Matrix的仓库在这里here。

要求

PHP 8.1或PHP8.2或PHP8.3
Rindow Math Matrix v2.0.0
Rindow Matlib 1.0.0或更高版本
OpenBLAS 0.3.20或更高版本
OpenCL 1.1或更高版本
CLBlast 1.5.2或更高版本
Windows 10/11或Linux(Ubuntu 20.04或Debian 12或更高版本)

从每个项目的发布页面下载预构建的二进制文件

您可以在结合使用时执行非常快速的N维数组操作。从每个项目的发布页面下载预构建的二进制文件。

预构建的二进制文件

Windows的设置

下载二进制文件，解压缩，并将其复制到执行目录。

rindow-matlib-X.X.X-win64.zip
OpenBLAS-X.X.X-x64.zip
CLBlast-X.X.X-windows-x64.zip

将FFI扩展添加到php.ini

C:\TMP> cd \path\to\php\directory
C:\PHP> notepad php.ini

extension=ffi

C:\TMP> PATH %PATH%;\path\to\binary\directories\bin
C:\TMP> cd \your\progject\directory
C:\PRJ> composer require rindow/rindow-math-matrix
C:\PRJ> composer require rindow/rindow-math-matrix-matlibffi
C:\PRJ> vendor/bin/rindow-math-matrix
Service Level   : Accelerated
Buffer Factory  : Rindow\Math\Buffer\FFI\BufferFactory
BLAS Driver     : Rindow\OpenBLAS\FFI\Blas(THREAD)
LAPACK Driver   : Rindow\OpenBLAS\FFI\Lapack
Math Driver     : Rindow\Matlib\FFI\Matlib(OPENMP)
OpenCL Factory  : Rindow\OpenCL\FFI\OpenCLFactory
CLBlast Factory : Rindow\CLBlast\FFI\CLBlastFactory

如果您使用的是Windows标准驱动程序，OpenCL 1.2环境已设置。

如果您像下面那样添加-v选项，将在启动时显示驱动程序加载状态。这有助于故障排除。

C:\PRJ> vendor/bin/rindow-math-matrix -v

Linux的设置

使用apt命令安装每个库。

确保FFI扩展已启用。

$ php -m | grep FFI
FFI

下载预构建的二进制文件。

https://github.com/rindow/rindow-matlib/releases

请使用apt命令安装。

$ sudo apt install ./rindow-matlib_X.X.X_amd64.deb

由于rindow-matlib目前使用OpenMP，因此请选择与OpenBLAS相同的OpenMP版本。

使用OpenBLAS的pthread版本可能会导致冲突，变得不稳定且速度较慢。在Windows上不会出现此问题。

$ sudo apt install libopenblas0-openmp liblapacke

如果您想使用GPU，请安装OpenCL环境。此外，还有以下驱动程序。

mesa-opencl-icd
beignet-opencl-icd
intel-opencl-icd
nvidia-opencl-icd-xxx
pocl-opencl-icd

$ sudo apt install clinfo
$ sudo apt install mesa-opencl-icd
$ sudo mkdir -p /usr/local/usr/lib
$ sudo ln -s /usr/lib/clc /usr/local/usr/lib/clc

然后，安装适用于OpenCL的快速矩阵计算库。如果您使用Ubuntu 22.04或Debian 12或更高版本，可以从发行版软件包中安装它。

$ sudo apt install libclblast1

如果您使用Ubuntu 20.04或Debian 11，您需要从GitHub下载clblast并制作deb文件。请从rindow-clblast-ffi发布页面下载CLBlast安装脚本。

$ wget https://github.com/rindow/rindow-clblast-ffi/releases/download/X.X.X/clblast-packdeb.zip
$ unzip clblast-packdeb.zip
$ sh clblast-packdeb.sh
$ sudo apt install ./clblast_X.X.X_amd64.deb

然后，在您的项目目录中安装rindow-math-matrix。

$ composer require rindow/rindow-math-matrix
$ composer require rindow/rindow-math-matrix-matlibffi
$ vendor/bin/rindow-math-matrix
Service Level   : Accelerated
Buffer Factory  : Rindow\Math\Buffer\FFI\BufferFactory
BLAS Driver     : Rindow\OpenBLAS\FFI\Blas(OPENMP)
LAPACK Driver   : Rindow\OpenBLAS\FFI\Lapack
Math Driver     : Rindow\Matlib\FFI\Matlib(OPENMP)
OpenCL Factory  : Rindow\OpenCL\FFI\OpenCLFactory
CLBlast Factory : Rindow\CLBlast\FFI\CLBlastFactory

如果您像下面那样添加-v选项，将在启动时显示驱动程序加载状态。这有助于故障排除。

$ vendor/bin/rindow-math-matrix -v

检查驱动状态

您可以通过运行以下示例来检查驱动设置。

<?php
// status.php
include_once __DIR__.'/vendor/autoload.php';
use Rindow\Math\Matrix\MatrixOperator;

$mo = new MatrixOperator();

echo $mo->service()->info();

$ php status.php
Service Level   : Accelerated
Buffer Factory  : Rindow\Math\Buffer\FFI\BufferFactory
BLAS Driver     : Rindow\OpenBLAS\FFI\Blas(OPENMP)
LAPACK Driver   : Rindow\OpenBLAS\FFI\Lapack
Math Driver     : Rindow\Matlib\FFI\Matlib(OPENMP)
OpenCL Factory  : Rindow\OpenCL\FFI\OpenCLFactory
CLBlast Factory : Rindow\CLBlast\FFI\CLBlastFactory

Linux的故障排除

由于rindow-matlib目前使用OpenMP，因此请选择与OpenBLAS相同的OpenMP版本。

使用OpenBLAS的pthread版本可能会导致冲突，变得不稳定且速度较慢。在Windows上不会出现此问题。

如果您已经安装了OpenBLAS的pthread版本，

$ sudo apt remove libopenblas0-pthread

但如果您无法卸载它，您可以使用update-alternatives命令切换到它。

$ sudo update-alternatives --config libopenblas.so.0-x86_64-linux-gnu
$ sudo update-alternatives --config liblapack.so.3-x86_64-linux-gnu

如果您真的想使用OpenBLAS的pthread版本，请切换到rindow-matlib的串行版本。

在Windows上，与OpenBLAS没有操作模式冲突。

但是，如果您真的想使用OpenBLAS的pthread版本，请切换到rindow-matlib的串行版本。

$ sudo update-alternatives --config librindowmatlib.so
There are 2 choices for the alternative librindowmatlib.so (providing /usr/lib/librindowmatlib.so).

  Selection    Path                                             Priority   Status
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/lib/rindowmatlib-openmp/librindowmatlib.so   95        auto mode
  1            /usr/lib/rindowmatlib-openmp/librindowmatlib.so   95        manual mode
  2            /usr/lib/rindowmatlib-serial/librindowmatlib.so   90        manual mode

Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 2

选择“rindowmatlib-serial”。

使用GPU加速

您可以在OpenCL中使用GPU加速。

注意

此OpenCL支持扩展在您的环境中表现更好，有助于加速您的笔记本电脑环境，无需NVIDIA。

在Ivy Bridge和AMD Bobcat架构APU上进行了测试。

在Windows环境中，集成GPU的使用比CPU更有效，并且运行得非常舒适。

然而，在Linux上，老式的AMD APU中使用的libclc在linux标准mesa-opencl-icd中非常不稳定且速度慢。如果您有可测试的硬件，请使用专有驱动程序进行测试。

另一方面，我使用Intel CPU的Ivy Bridge进行了测试。

现在它可以在Windows 10标准OpenCL驱动程序上进行各种调整后舒适地运行。然而，与CPU性能相比，老式的集成GPU并不很高，所以请正确使用。

并且在Ubuntu 20.04 + beignet-opencl-icd环境中运行良好且快速。

rindow / rindow-math-matrix-matlibffi

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