python – Cython中用于循环调用的快速基本线性代数

我正在尝试在cython中编写一个函数来进行蒙特卡罗模拟.该函数涉及多个小的线性代数运算,如点积和矩阵求逆.由于该功能被称为成千上万次,所以numpy开销占了很大一部分成本.
三年前有人提出这个问题： calling dot products and linear algebra operations in Cython?
我试图使用两个答案的建议,但第一个scipy.linalg.blas仍然通过一个python包装器,我没有真正得到任何改进.第二种,使用gsl包装器也相当慢,当向量的尺寸非常大时,往往会冻结我的系统.我还发现了Ceygen软件包,看起来非常有前途,但似乎安装文件在最后一次Cython更新中破了.
另一方面,我看到scipy正在使用一个用于lapack的cython包装器,但看起来仍然无法使用( scipy-cython-lapack))
最后,我还可以为这些操作编写自己的C例程,但它似乎有点重新发明轮子.

总结一下：在Cython中有没有新的方法来进行这种操作？ (因此我不认为这是重复的)或者您是否找到了更好的方法来处理我尚未见过的这类问题？

强制性代码示例：
(这只是一个例子,当然它仍然可以改进,但只是为了提出这个想法)

cimport numpy as np
 import numpy as np

 cpdef double risk(np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] X,np.ndarray[double,ndim=1,mode='c'] v1,mode='c'] v2):

     cdef np.ndarray[double,mode='c'] tmp,sumX
     cdef double ret

     tmp = np.exp(X)
     sumX = np.tile(np.sum(tmp,1).reshape(-1,1),(1,tmp.shape[0]))
     tmp = tmp / sumX
     ret = np.inner(v1,np.dot(X,v2))
     return ret

谢谢！！

tl; dr：如何在cython中使用线性代数？