mkl如何实现矩阵行放大

MKL可以使用矩阵乘法来实现矩阵行放大。具体步骤如下：

创建一个原始矩阵A和一个目标矩阵B，其中A的行数为m，列数为n，B的行数为k，列数为n。
定义一个放大因子r，表示要将A的每一行放大r倍。
创建一个r x r的单位矩阵I，用于将A的每一行复制r次。
通过矩阵乘法将A和I相乘，得到一个大小为m x rn的矩阵C。
将C的每一行复制r次，得到一个大小为kr x rn的矩阵D。
将D的前k行复制到B中，即可实现矩阵行放大。

下面是一个示例代码：

#include <mkl.h>

void matrix_row_scale(const float* A, int m, int n, float* B, int k, int r) {
    // Step 1: Create matrices A and B
    // A: m x n matrix
    // B: k x n matrix
    // Note: B should have enough memory to store k x n elements
    // Initialize matrix B to all zeros
    memset(B, 0, k * n * sizeof(float));
    
    // Step 2: Define scale factor r
    
    // Step 3: Create r x r identity matrix I
    float* I = (float*)mkl_malloc(r * r * sizeof(float), 64);
    for (int i = 0; i < r; i++) {
        for (int j = 0; j < r; j++) {
            if (i == j)
                I[i * r + j] = 1.0f;
            else
                I[i * r + j] = 0.0f;
        }
    }
    
    // Step 4: Multiply A and I using MKL's sgemm function
    float* C = (float*)mkl_malloc(m * rn * sizeof(float), 64);
    cblas_sgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
                m, rn, r, 1.0f, A, n, I, r, 0.0f, C, rn);
    
    // Step 5: Copy each row of C r times into matrix D
    float* D = (float*)mkl_malloc(kr * rn * sizeof(float), 64);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < r; j++) {
            memcpy(D + (i * r + j) * rn, C + i * rn, rn * sizeof(float));
        }
    }
    
    // Step 6: Copy the first k rows of D into matrix B
    memcpy(B, D, k * n * sizeof(float));
    
    // Free memory
    mkl_free(C);
    mkl_free(D);
    mkl_free(I);
}

在上面的代码中，我们使用了MKL的函数cblas_sgemm来进行矩阵乘法。该函数可以快速地进行矩阵乘法，并且支持多线程加速。在实际应用中，我们可以根据具体的需求进行调整，以达到最佳的性能