<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Feb 22, 2011 at 2:44 PM, Alan G Isaac <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:alan.isaac@gmail.com">alan.isaac@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
<div class="im">
<br>
</div>I don&#39;t believe the matrix multiplication results.<br>
Maybe I misunderstand them ...<br>
<br>
     &gt;&gt;&gt; t = timeit.Timer(&quot;np.dot(A,B)&quot;,&quot;import numpy as np;N=1500;A=np.random.random((N,N));B=np.random.random((N,N))&quot;)<br>
     &gt;&gt;&gt; print t.timeit(number=10)/10.<br>
     1.09043075307<br>
<br>
I&#39;m using the precompiled Windows binaries.</blockquote><div><br></div><div>This is on Fedora 14 x86_64 --using Fedora provided builds of ATLAS, and build using gcc/gfortran.</div><div><br></div><div>&gt;&gt;&gt; t = timeit.Timer(&quot;np.dot(A,B)&quot;,&quot;import numpy as np;N=1500;A=np.random.random((N,N));B=np.random.random((N,N))&quot;)</div>
<div>&gt;&gt;&gt; print t.timeit(number=10)/10.</div><div>0.497710204124</div><div><br></div><div>I am guessing ATLAS is thread aware since with N=15000 each of the quad core runs at %100. Probably MKL build doesn&#39;t bring much speed advantage in this computation. Any thoughts? </div>
<div><br></div><div><br></div><div> </div></div><br clear="all"><br>-- <br>Gökhan<br>