जवाबों:
पेट्सक कुछ वेक्टर प्राइमरी के लिए BLAS का उपयोग करता है, लेकिन ये आम तौर पर मेमोरी बैंडविड्थ द्वारा सीमित होते हैं और "ऑप्टिमाइज़ेशन" में अधिक भिन्नता नहीं होती है, इसलिए यह बहुत अधिक प्रदर्शन अंतर नहीं करता है।
यह कुछ विश्लेषण के लिए लैपैक का भी उपयोग करता है, जैसे लैंक्ज़ोस या अर्नोल्डी के आइजनवेल्स और विलक्षण मूल्यों का अनुमान, लेकिन ये आम तौर पर प्रदर्शन-संवेदनशील नहीं होते हैं।
घने "स्तर 3" ऑपरेशन आम तौर पर केवल एक प्रदर्शन-संवेदनशील संदर्भ में दिखाई देते हैं, जब तीसरे पक्ष के पुस्तकालयों (जैसे MUMPS, SuperLU, UMFPACK) से विरल प्रत्यक्ष सॉल्वर का उपयोग करते हैं, जिस स्थिति में अंततः घने समस्याओं का कारण बनता है जो कि लाभ के लिए पर्याप्त रूप से बड़ी होती है बीएलएएस बुला रहा है।
यदि आप बड़ी समस्याओं के लिए लागू इन विरल प्रत्यक्ष सॉल्वरों पर भरोसा करते हैं, तो यह एक ट्यून किए गए BLAS कार्यान्वयन के साथ निर्माण के लायक है, अन्यथा यह बहुत कम अंतर बनाता है।