はじめに
これまで BLAS には、高速な GotoBLAS を使ってきましたが、開発が終了していることから、移行先を検討していました。GotoBLAS の後継であり、開発が続いていることから、OpenBLAS を使うことにしました。研究室では Debian GNU/Linux を使用しており、作業当時のバージョンは squeeze です。
準備
必要なライブラリなどをインストール/ダウンロードします。まず、今回、独自にビルドしないライブラリなどを aptitude でインストールします。libatlas-base-dev が、後半で重要となります。
$ sudo aptitude install gfortran git swig $ sudo aptitude install python python-numpy python-scipy python-nose $ sudo aptitude install libsuitesparse-dev libatlas-base-dev
つぎに、適宜、ダウンロードしてきます。Numpy/Scipy は Source Forge からダウンロードします。
$ mkdir ~/tmp; cd ~/tmp $ wget http://python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz $ wget http://pypi.python.org/packages/source/n/nose/nose-1.1.2.tar.gz $ wget http://www.netlib.org/blas/blast-forum/cblas.tgz $ wget http://www.netlib.org/lapack/lapack-3.4.0.tgz
OpenBLAS は github から取ってきます。
$ git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS
これで、必要なファイルがそろいました。
Numpy/Scipy 以外のビルド
今回 Python 2.7 のビルドは省略します。/usr/local にインストールされたものとします。また、事前に /usr/local/lib にパスを通しておきます。
$ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/libc.conf /usr/local/lib $ sudo ldconfig
まずは、主役である OpenBLAS をビルドします。
$ cd ~/tmp/OpenBLAS/ $ vim Makefile.rule ... # CBLAS/LAPACK は独自にビルドするので、以下のフラグを 1 にします。 # その他のオプションは環境にあわせて。 NO_CBLAS = 1 NO_LAPACK = 1 ... $ make ... $ sudo make PREFIX=/usr/local install ... $ sudo ldconfig
つぎに、CBLAS をビルドします。
$ cd ~/tmp $ tar xzf cblas.tgz $ cd CBLAS $ vim Makefile.in ... BLLIB = /usr/local/lib/libopenblas.a CBLIB = ../lib/libcblas.a ... LOADER = $(FC) -lpthread ... # 最適化オプションで重要なのは -fPIC で、その他は好みに合わせて。 CFLAGS = -O2 -march=native -m64 -fomit-frame-pointer -fPIC -DADD_ FFLAGS = -O2 -march=native -m64 -fomit-frame-pointer -fPIC $ make ... $ cd lib $ ar -x libcblas.a $ gfortran -lopenblas -shared -o libcblas.so *.o $ sudo cp libcblas.* /usr/local/lib/ $ sudo ldconfig
そして、LAPACK をビルドします。
$ cd ~/tmp $ tar xzf lapack-3.4.0.tgz $ cd lapack-3.4.0/ $ mv make.inc.example make.inc $ vim make.inc ... # 重要なのは -fPIC で、その他は好みに合わせて。 OPTS = -O2 -march=native -m64 -fomit-frame-pointer -fPIC ... NOOPT = -O0 -fPIC ... LOADOPTS = -lopenblas -lcblas ... LAPACKLIB = liblapack.3.4.0.a $ make lapacklib $ mkdir tmp; cd tmp $ cp ../liblapack.3.4.0.a . $ ar -x liblapack.3.4.0.a $ gfortran -lopenblas -lcblas -shared -o liblapack.3.4.0.so *.o $ sudo cp liblapack.3.4.0.* /usr/local/lib
最後に、必要なシンボリックリンクをはっていきます。
$ cd /usr/local/lib $ sudo ln -sn liblapack.3.4.0.a liblapack.a $ sudo ln -sn liblapack.3.4.0.so liblapack.so $ sudo ln -sn /usr/lib/atlas-base/liblapack_atlas.a liblapack_atlas.a $ sudo ln -sn /usr/lib/atlas-base/liblapack_atlas.so liblapack_atlas.so
ここで重要なのは、liblapack_atlas にリンクをはっているところです。liblapack_atlas なしに、Scipy をビルドすると、テストで以下のエラーが出てしまいます。
clapack.so: undefined symbol: clapack_sgesv
sgesv が関わる scipy.linalg は固有値分解などの関数を含むので、見逃すことはできません。以上で準備完了です。
Numpy/Scipy のビルド
まず Numpy をビルドします。
$ cd ~/tmp $ tar xzf numpy-1.6.1.tgz $ cd numpy-1.6.1/ $ vim site.cfg [atlas] atlas_libs = lapack_atlas,openblas,cblas $ python setup.py config ... $ python setup.py build ... $ sudo python setup.py install ...
そして Scipy をビルドします。
$ cd ~/tmp $ tar xzf scipy-0.10.1.tgz $ cd scipy-0.10.1 $ python setup.py config ... $ python setup.py build ... $ sudo python setup.py install ...
Numpy/Scipy のテスト
テストのために nose をインストールします。
$ cd ~/tmp $ tar xzf nose-1.1.2.tar.gz $ cd nose-1.1.2/ $ python setup.py build $ sudo python setup.py install
テストを実行して OK がでれば問題ありません（のはずです）。
$ python -c "import numpy; numpy.test(verbose=2)" ... OK (KNOWNFAIL=3, SKIP=5) $ python -c "import scipy; scipy.test(verbose=2)" ... OK (KNOWNFAIL=13, SKIP=30)
おわりに
OpenBLAS は Ubuntu などにはパッケージがあるようなので、今後 Debian にもパッケージが追加されることを期待したいところです。
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