LAPACKの引数が苦手な人に!言語別&ラッパー形式で選ぶ線形代数ライブラリ比較

数値計算
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線形代数計算で定番のBLAS/LAPACK。高速かつ信頼性も高く、多くのライブラリの裏側で活躍しています。しかし、いざ自分で直接使おうとすると、

  • 引数が多すぎる
  • 配列の順番(1始まり vs 0始まり)や型の取り扱いが煩雑
  • ドキュメントが読みにくい or 実装依存が強い

と、かなり手強い存在です。

そこでこの記事では、「LAPACKそのままはツライ。でも線形代数を快適に使いたい」という人に向けて、ざっと調べた内容を

  • 言語別のおすすめライブラリ
  • ラッパー方式ごとの違い

の2つの軸で、線形代数ライブラリを比較・紹介します。


言語別:ライブラリ比較

まずは「自分が何の言語で書くか」から逆引きしたい人向けに、言語ごとの代表的なライブラリを整理します。

言語ライブラリ背景・特徴長所注意点
C++Eigenテンプレート主体で直感的な演算記法可読性◎、高速、依存ゼロテンプレート慣れ必要
ArmadilloMATLABライクな記法 + LAPACK/BLS自動連携書きやすさ抜群リンク設定に注意
Blaze式テンプレート最適化で爆速高速性に特化記法がややクセ強め
FortranLAPACK(生)元祖高速・信頼性引数地獄、配列1始まり
f2pyPythonバインディング用ラッパー生成最短ルートで再利用可型と配列順に注意
PythonNumPy / SciPy高水準、BLAS/LAPACKを内包お手軽・豊富な関数処理の中身はブラックボックス気味
CuPyNumPy互換でGPU対応並列化しやすいAPI制限あり
Numba関数単位でJIT化可能簡単に高速化NumPyとの相性が前提
C++⇔Python連携pybind11C++資産をPythonから使える高自由度・高速書く手間多め、ビルド環境必要
CythonCベースのPython拡張numpyと親和性高い書き味が中途半端
SWIG自動でバインディング生成多言語対応出力コードの理解が難解
GPUcuBLAS / cuSolverNVIDIA公式、CUDA対応線形代数超高速CUDA依存、学習コスト高

ラッパー別:ライブラリ比較

こちらはLAPACKをラップしたライブラリーの比較です。実績のあるLAPACKを使いたい人向けです。

ライブラリLAPACKとの関係線形代数ラッパーとしての役割得意な分野長所短所
EigenデフォルトではLAPACK非依存(必要に応じて統合可能)線形代数全般をカバー(独自実装が多い)小規模~中規模行列、固有値計算、テンソル計算– 独自の高性能テンプレート実装
– シンプルな記法
– 動的・固定サイズ両方に対応
– LAPACK統合可能
– 大規模行列や並列処理でIntel MKLほどの性能が出ない場合がある
Armadillo完全にLAPACK/BLAS依存(内部で利用)LAPACK/BLASをラップし、MATLABライクな記法を提供行列計算、統計、信号処理– 簡潔で直感的な記法
– LAPACK/BLASを利用した効率的な分解や固有値計算
– 動的サイズに強い
– 高次元テンソルのサポートが弱い
– 固有値計算などでEigenに劣る場合がある
Boost uBLASLAPACKと統合可能(ユーザーが手動でリンク)ベクトル・行列演算の基本的操作をラップ小規模行列計算、Boostライブラリの統合– Boost環境とのシームレスな統合
– 基本的な線形代数操作が簡単
– ヘッダーオンリー
– 性能が他ライブラリ(Eigen, Armadillo)に劣る
– LAPACK利用時の設定が必要
Intel MKLLAPACK/BLASの最適化された実装(完全互換)LAPACKの高性能実装として機能大規模行列計算、並列処理– 並列処理対応
– 高性能なBLAS/LAPACK
– Intelプロセッサ向け最適化
– セットアップが複雑
– 商用ライセンスが必要な場合がある
OpenBLASLAPACK/BLASのオープンソース実装LAPACKそのものを提供ベクトル化された行列計算– 無料で利用可能
– 高性能で広範なプラットフォーム対応
– 他のライブラリと組み合わせ可能
– 低レベルインターフェース
– 他の高レベルラッパー(Eigen, Armadillo)ほど使いやすくない
SciPy (Python)Python環境でのLAPACKラッパー(NumPyと統合)LAPACKの全機能をPythonから利用プロトタイピング、小規模行列計算– 簡単なインターフェース
– Pythonの豊富なエコシステムとの統合
– C++環境では利用できない
– 極端に大規模な行列計算には向かない

固有値などの数値計算でそこまで大きいサイズの行列を扱わないのであれば、Eigenが良さそうですね。


ユースケース別まとめ

ニーズ選択肢
可読性重視(C++)Armadillo, Eigen
計算速度重視Blaze, cuBLAS
GPU活用したいcuPy, cuBLAS
既存コードをPythonから使いたいpybind11, f2py
JITで手軽に高速化Numba

おわりに

線形代数ライブラリを選ぶ際は、単に「速いかどうか」だけでなく、

  • 言語との親和性
  • 開発効率
  • 管理・保守のしやすさ

など、さまざまな観点から「ちょうどいい落としどころ」を選でください。

※本記事で紹介しているライブラリは、調査時点ではすべて無料で利用可能です。ただし、商用利用を検討している場合は、必ず各ライブラリのライセンス条項をご確認ください。

LAPACKを直接触らずとも、その恩恵を享受できる手段はたくさんあることが分かりました。自分の開発スタイルに合ったライブラリを、ぜひ見つけてください。Let’s enjoy your HACK!

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