BLASとは? わかりやすく解説

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ブラストサイジンS

分子式C17H26N8O5
その他の名称ブラスチシジンS、ブラストサイジンS、Bla-S、Blasticidin S、4-[[(S)-3-Amino-5-[(aminoiminomethyl)methylamino]-1-oxopentyl]amino]-1-(4-amino-2-oxo-1(2H)-pyrimidinyl)-1,2,3,4-tetradeoxy-β-D-erythro-2-hexenopyranuronic acid、シトビリン、TOA BLA-S、4-[[(3S)-3-Amino-5-[[amino(imino)methyl]methylamino]-1-oxopentyl]amino]-1-(4-amino-2-oxo-1(2H)-pyrimidinyl)-1,2,3,4-tetradeoxy-β-D-erythro-2-hexenopyranuronic acid、(2S)-3β-[[(3S)-3-Amino-5-(1-methylguanidino)pentanoyl]amino]-6α-(4-amino-2-oxo-1(2H)-pyrimidinyl)-3,6-dihydro-2H-pyran-2α-carboxylic acid、(+)-ブラスチシジンS、(+)-Blasticidin S
体系名:4-[[(3S)-3-アミノ-5-(アミジノメチルアミノ)-1-オキソペンチル]アミノ]-1-(4-アミノ-2-オキソ-1(2H)-ピリミジニル)-1,2,3,4-テトラデオキシ-β-D-erythro-2-ヘキセノピラヌロン酸、4-[[(3S)-3-アミノ-5-[[アミノ(イミノ)メチル]メチルアミノ]-1-オキソペンチル]アミノ]-1-(4-アミノ-2-オキソ-1(2H)-ピリミジニル)-1,2,3,4-テトラデオキシ-β-D-erythro-2-ヘキセノピラヌロン酸、4-[[(S)-3-アミノ-5-[(アミノイミノメチル)メチルアミノ]-1-オキソペンチル]アミノ]-1-(4-アミノ-2-オキソ-1(2H)-ピリミジニル)-1,2,3,4-テトラデオキシ-β-D-erythro-2-ヘキセノピラヌロン酸、(2S)-3β-[[(3S)-3-アミノ-5-(1-メチルグアニジノ)ペンタノイル]アミノ]-6α-(4-アミノ-2-オキソ-1(2H)-ピリミジニル)-3,6-ジヒドロ-2H-ピラン-2α-カルボン酸


Blas

名前 ブラス

Basic Linear Algebra Subprograms

(BLAS から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/03/05 05:41 UTC 版)

Reference BLAS
開発元 The University of Tennessee and The University of Tennessee Research Foundation, The University of California Berkeley, The University of Colorado Denver[1]
最新版
3.12.0 / 2023年11月25日 (15か月前) (2023-11-25)[2]
リポジトリ github.com/Reference-LAPACK/lapack
BLASとLAPACKをまとめて実装している
プログラミング
言語
FortranC言語
種別 数値線形代数
ライセンス 三条項BSDライセンス
公式サイト www.netlib.org/blas/
テンプレートを表示

Basic Linear Algebra SubprogramsBLAS)は数値線形代数の基礎的演算に必要な関数を定義するAPIである[3]ベクトル行列演算を含む38の関数からなるLevel 1 BLASが1979年に発表されたのち[4]、Level 2 および Level 3 まで拡張された。多数の実装が作成・整備され続けており、この分野におけるデファクトスタンダードとなっている。BLASの基礎演算を利用してLAPACKなどの上位パッケージが構築されており、科学技術計算高性能計算で多用される。

BLASの関数を多用するソフトウェアにおいてBLAS実装(ライブラリ)の質は速度に直結する。高度な最適化は実装が動くハードウェアに依存するため、多くのハードウェアベンダーが自社デバイスに特化したライブラリを提供している(インテルIntel oneAPI Math Kernel Library)。オープンソースの最適化 BLAS 実装として OpenBLAS などがある。

LINPACK ベンチマークの性能は、BLAS のサブルーチンである DGEMM(倍精度汎用行列乗算)の性能に大きく影響される。

対応しているデータ型は単精度浮動小数点数倍精度浮動小数点数。近年 CPU および GPU で広く実装されている bfloat16 は、各 BLAS 実装が独自拡張[5]として実装していていて、今のところ、公式の BLAS 実装では実装されていない。

機能

BLASの機能は以下の3レベルに分類される。

Level 1

このレベルには、以下のような形式のベクトル演算が含まれる。

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