I should update after reading the thread Sebastian linked:<br><br>The current 1.3 version of numpy (don't know about previous versions) uses the optimized Atlas BLAS routines for numpy.dot() if numpy was compiled with these libraries. I've verified this on linux only, thought it shouldnt be any different on windows AFAIK.<br>
<br>chris<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Jun 4, 2009 at 4:54 PM, Chris Colbert <span dir="ltr"><<a href="mailto:sccolbert@gmail.com">sccolbert@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Sebastian is right. <br><br>Since Matlab r2007 (i think that's the version) it has included support for multi-core architecture. On my core2 Quad here at the office, r2008b has no problem utilizing 100% cpu for large matrix multiplications. <br>

<br><br>If you download and build atlas and lapack from source and enable parrallel threads in atlas, then compile numpy against these libraries, you should achieve similar if not better performance (since the atlas routines will be tuned to your system). <br>

<br>If you're on Windows, you need to do some trickery to get threading to work (the instructions are on the atlas website). <br><font color="#888888"><br>Chris<br><div class="gmail_quote"><br></div><br>
</font></blockquote></div><br>