英特尔MKL矩阵产品gemm是否可就地运行？
英特尔MKL矩阵产品gemm是一种高效的矩阵乘法运算库。gemm函数可以实现矩阵乘法运算，并且在处理大规模矩阵时具有优势。关于是否可就地运行，可以根据具体情况进行选择。
就地运行是指在进行矩阵乘法运算时，直接在原始矩阵的内存空间上进行计算，而不需要额外的内存分配。对于英特尔MKL矩阵产品gemm来说，是否可就地运行取决于两个方面：
- 内存布局：gemm函数支持多种内存布局，包括行主序（Row Major）、列主序（Column Major）等。如果输入矩阵的内存布局与函数要求的一致，并且输入矩阵是可写的，那么gemm函数可以在就地运行。
- 计算模式：gemm函数还支持多种计算模式，包括浮点数、整数、复数等。对于浮点数的计算模式，gemm函数可以在就地运行。但对于其他计算模式，gemm函数可能需要额外的内存分配。
总之，对于英特尔MKL矩阵产品gemm函数，是否可就地运行取决于内存布局和计算模式的匹配。可以根据具体情况选择是否使用就地运行。更多关于英特尔MKL矩阵产品gemm函数的信息，可以参考腾讯云提供的Intel MKL产品介绍页面：https://cloud.tencent.com/document/product/607/40465
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我刚刚安装了Intel并行Studio XE Composer Edition for Fortran OS X* (学生版)。它附带了数学内核库，这就是我买它的原因。我很难从MKL开始。这是我一步一步做的事。
1)为Fortran OS X*安装了Intel并行Studio XE Composer Edition (没问题)。我可以使用ifort运行一个“hello”脚本，并在结束时打开-mkl链接命令，没有问题(还没有调用任何mkl命令)。
2)遵循，我使用英特尔提供的脚本设置环境变量(准确地说，位于opt/ intel /bin中)。我有英特尔64位架构(根据ifort -V)，所以我使
浏览 0提问于2015-07-19得票数 3
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我正在比较TensorFlow 2和NumPy中矩阵矩阵产品的单线程性能。分别对单精度(float32)和双精度(float64)进行了比较。我发现，NumPy性能几乎等同于用于单精度和双精度(DGEMM和SGEMM)的Intel MKL C++实现(用作矩阵乘法的基准)。但在TensorFlow中，只有单精度(float32)性能与MKL等效，而双精度(float64)性能则明显较慢。为什么当使用双精度数据时Tensorflow慢一些？
示例脚本：
我认为下面的例子重现了我的观察。考虑矩阵乘法：
C = AB，其中A和B大小为3000x3000
TensorFlow2和NumPy代码
浏览 9提问于2022-01-16得票数 1
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英特尔MKL中的BLAS gemm例程通常适用于三个矩阵。这就像给你f(A, B, C) = alpha A * B + beta C，其中α和β是比例因子。 但是，为了简单地得到A=A* B，可以用alpha=1,beta=0编写f(A, B, A)吗？我的意思是，f(A, B, A)中的两个A是相同的变量(这里都是方阵)。 当然，如果我们设置第三个变量C=A，f(A, B, C)就可以工作。但是，即使不制作这个副本C，它也会更好。
浏览 34提问于2020-07-25得票数 0
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我正在使用英特尔MKL的?GEMM函数乘以矩阵。考虑以下两个矩阵乘法：
cblas_?gemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, m,n,k,
1.0,
Matrix1,k,
Matrix2,n,
0.0,
A,n);
其中m=1E5，和n=1
浏览 0提问于2014-08-25得票数 3
根据MKL的：
gemm3m_3m例程对一般复矩阵执行矩阵运算.这些例程类似于?gemm例程，但它们使用的矩阵乘法运算较少。
和
这些例程通过形成输入矩阵的实部和虚部来执行复矩阵乘法。它使用了三个实矩阵乘法和五个实矩阵加法，而不是传统的四个实矩阵乘法和两个实矩阵加法。三种实矩阵乘法的使用使矩阵运算所花费的时间减少了25%，大大节省了大型矩阵的计算时间。
如果是这样的话，为什么Zgemm不反对呢？这里的陷阱是什么？使用Zgemm更好了吗？gemm3m的分批版本也存在，这意味着它对于小型矩阵也很有用。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 2
我在写有限差分法的程序。
我正在使用英特尔数学内核库。
例如，1000x1000矩阵A和1000x1000矩阵B。
在英特尔MKL中，使用cblas_dgemm()函数的A*B大约需要600毫秒。
在MATLAB中，A*B花费了大约800ms。
我认为MKL是非常快的。
然而，1000×1000矩阵A和1000×1矢量B，
和A\B (mldivide)，在MATLAB中，需要40毫秒，
但是在MKL中，使用LAPACKE_dgesv，它需要400ms！
所以我的问题是，
为什么在mldivide中，MATLAB如此之快，而MKL如此之慢？
矩阵A和向量B是由随机值填充的整体。
我正在使用
M
浏览 4提问于2016-07-09得票数 1
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我试图在OneAPI示例中运行正式代码，发现下面的代码实际上并不运行在GPU上。
#pragma omp target data map(to:a[0:sizea],b[0:sizeb]) map(tofrom:c[0:sizec]) device(dnum)
{
// run gemm on gpu, use standard oneMKL interface within a variant dispatch construc
#pragma omp target variant dispatch device(dnum) use_device_ptr(a, b, c)
浏览 5提问于2022-07-30得票数 0
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计算对称稠密矩阵(2000 * 2000)逆的对角线的最佳方法是什么？目前，我首先使用solve(x)计算逆，然后提取对角线(diag(y))。尽管它可以工作，但我想知道是否有更好的方法来实现它，这样代码运行得更快。我尝试了chol2inv()，但它不起作用，因为我的矩阵不是正定的。
更新:对于任何可能感兴趣的人，我能够使用优化的数学库Intel MKL来加速矩阵求逆。在我的机器上求逆一个2000 * 2000矩阵需要3秒钟。英特尔MKL随Microsoft R Open一起提供。
浏览 2提问于2017-07-19得票数 8
我想用线程化的mkl来做矩阵乘法。我正在尝试使用8个threads.My中央处理器有8个核心，每个核心有两个后勤核心。我不知道英特尔mkl是否会将每个线程只绑定到一个内核？
浏览 1提问于2014-03-18得票数 0
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我已经在Ubuntu (16.04.4)下安装了Intel的Python发行版(3.6.3)。如果我以根用户身份运行此python，下面的代码显示我的MKL_NUM_THREADS环境变量正在被遵守：
import numpy
import ctypes
mkl_rt = ctypes.CDLL('libmkl_rt.so')
mkl_rt.mkl_get_max_threads() # returns MKL_NUM_THREADS
A = numpy.random.rand(10000, 10000)
A2 = A.dot(A) # use
浏览 2提问于2018-03-08得票数 0
我目前正在研究一个耦合HMM的Python实现，它涉及元素级乘法，点积和维数(50，50，40，40，40，40，40，40)和维数ndarray (40,40,40,40)的和。也就是说，非常大..。第二次辐射或多或少是稀疏的，大约有70%的零。
到目前为止，我一直在使用numpy.einsum，它给了我相当慢的结果(算法运行大约需要3h )。现在的问题是，我需要为我的HMM优化一些参数，这意味着我必须至少运行10000次，因此我需要增加至少1,000倍的速度，这样才能使事情变得合理。
我一直在四处寻找用Python进行大型数组操作的最佳方法，现在我对我所读到的内容感到非常困惑。所以我有几个
浏览 1提问于2016-11-07得票数 1
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MKL矩阵转置
、、、
我有一个非常大的矩形和正方形浮点数以及复数矩阵。我想知道有没有合适的MKL转置程序？在MKL中有mkl_?imatcopy，请给我举个例子。
我试过了，但它不能转置矩阵
size_t nEle = noOfCols * noOfRows;
float *data = (float*)calloc(nEle,sizeof(float));
initalizeData(data,noOfCols,noOfRows);
printdata(data,noOfCols,noOfRows);
printf("After transpose \n\n"
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
我试图在Anaconda的Numba包中使用cuBLAS函数，并且有问题。我需要输入矩阵是C级的。输出可以按Fortran顺序进行。
我可以运行包提供的示例脚本。脚本有两个函数，gemm_v1和gemm_v2。在gemm_v1中，用户必须按照Fortran顺序创建输入矩阵。在gemm_v2中，它们可以传递给GEMM的cuda实现，并转移到设备上。我可以让这些例子与方阵一起工作。然而，我不知道如何使gemm_v2与非平方输入矩阵一起工作。有没有一种方法可以处理非正方形的C阶输入矩阵？
注：
理想情况下，在调用GEMM用于其他计算之后，输入和输出矩阵都将留在设备上(这是迭代方法的一部分)。
浏览 1提问于2017-07-25得票数 17
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英特尔TBB性能
、、、、
我从做了一个TBB矩阵乘法。
此示例使用blocked_range for parallel_for循环的概念。我还使用英特尔MKL和特征库运行了几个程序。当我比较这些实现所需的时间时，对于不同的矩阵大小(2-4096)，MKL是最快的，而TBB是最慢的(平均比eigen慢10倍)。这是正常的还是我做错了什么？TBB的性能不应该至少比eigen更好吗？
浏览 0提问于2017-01-09得票数 2
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我正在使用英特尔fortran编译器和英特尔mkl进行性能检查。我使用如下调用将一些数组部分传递给Fortran 77接口
call dgemm( transa,transb,sz_s,P,P,&
a, Ts_tilde,&
sz_s,R_alpha,P,b,tr(:sz_s,:),sz_s)
很明显，tr(:sz_s，:)在内存中不是连续的，Fortran77接口需要一个连续的块，并为此创建一个临时块。
我想知道的是，如果我在tr代码中显式地创建临时数组，并在操作前后来回复制临时数组的信息，是否会有区别，或者从性能角度来看，这与
浏览 0提问于2014-06-29得票数 6
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为BLAS 2
、、、
我有一个应用程序，我需要执行许多规范，点积，最重要的是，矩阵向量乘法。
矩阵和向量是巨大的。矩阵尺寸趋向于100000x100000。
环路结构是：
while(condition)
/* usually iterations=dimension of matrix, so around 1 million iterations are *at least* required (if not more) */
matrix-vector multiplication
3 dot prods
2 norms
我目前正在使用英特尔Fortran与英特尔MKL。用Intel MKL重写我在Intel
浏览 3提问于2012-01-05得票数 0
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C++中的慢矩阵反演
、、、
目前，我正在尝试使用armadillo将matlab代码转换为C++。我通过遵循aramdillo文档将一些matlab代码转换为C++。然而，与matlab相比，性能却是令人失望的。
在Matlab中，大约需要0.1秒来逆矩阵A的大小(625x625)，而在C++中则需要超过3秒。
在C++中，我尝试了两种方法
solve()
以及
inv()
我知道inv产生的结果不太准确，因此我不喜欢使用它。此外，我真的需要矩阵A的逆，因为我在算法的后面使用对角线元素。
生成这些结果的代码：
Matlab
x=A\b
invA = A\eye(size(A))
C++
arma::mat x = so
浏览 1提问于2017-12-08得票数 0
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分析器中的BLAS例程？
、、、
我正在尝试分析一些调用GEMM进行矩阵乘法的Fortran代码。
我曾经使用双精度，正如我所期望的那样看到了dgemm调用，但现在我已经切换到单精度，我在profiler中的任何地方都看不到sgemm。
老实说，我甚至不明白dgemm是怎么出现的。不需要使用-pg编译BLAS库来创建必要的符号吗？
这是为BLAS库使用intel MKL，为分析器使用gprof。
浏览 4提问于2018-02-28得票数 0
MKL是用于CPU上快速线性代数的英特尔数学内核库。BSR是稀疏矩阵的块稀疏行格式。我需要使用稀疏矩形矩阵的3阵列BSR表示来计算块稀疏矩阵的矩阵向量乘积。存在于3数组版本的函数只接受方阵。可以接受矩形矩阵的函数需要BSR格式的4数组版本。mkl_?bsrgemv是使用3数组版本的版本，mkl_?bsrmv是可以使用取矩形矩阵但需要4数组版本的函数。有没有人知道，有没有可能在一个矩形矩阵上完成运算，而不需要对输入或输出向量进行填充？我查看了文档以寻找任何线索，但我可能遗漏了一些东西。
浏览 0提问于2015-03-25得票数 0
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广义非对称特征问题的并行算法
、、、、
我需要有效地解决大型非对称广义特征值/特征向量问题。
A=λB
A，B-广义实矩阵
高密度
B-大多是稀疏的
X-特征向量
lambda -特征值
有人能帮我吗：
告诉我，如果已知非对称广义特征值/特征向量问题是并行化的。(如果有的话，有哪些好的算法和库来实现这些算法和库)；告诉我，scalapack是否是稠密非对称algorithms;Suggesting的替代方案，一些很好的计算方案可以用来测试稀疏矩阵和线性代数algorithms；Suggesting的使用(如果没有简单的例程调用，也许有一个不那么简单的好解决方案)。
我使用matlab、python和C编程测试了代码效率。据说Matl
浏览 11提问于2022-09-09得票数 0
我使用的是运行macOS Catalina (v10.15.1)的macOS。有没有人设法用这个版本的操作系统构建Kaldi？ 具体地说，卡尔迪的一个依赖项是英特尔数学内核库(MKL或其它合适的矩阵代数库)。MKL没有与Catalina兼容的版本。我对使用另一个库持开放态度，但我需要一些关于如何安装另一个库并使其与Kaldi一起运行的指导。
浏览 44提问于2019-12-13得票数 4
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我有几个函数使用MathNet数字+ Intel提供程序进行矩阵计算。矩阵不太大，比如40x100，运算涉及到一些伪逆、特征值和类似的线性代数内容。
然而，在创建了一个小的基准应用程序来运行计算1000次之后，我们的新英特尔XeonGold6226R(16个核心，32个线程)比我的旧i7 7700HQ (4核心，8个线程)笔记本电脑运行速度慢了2倍，并且比我可以测试的所有5-6岁的PC都慢。
我已经尝试过“本地英特尔MKL”和“管理”多线程提供商。MKL的速度慢了2倍，而管理的MKL则快了10%。
此外，在我的i7笔记本电脑上运行测试时，我的CPU利用率为80%，运行频率为3.5GHz。但Xe
浏览 11提问于2021-07-12得票数 2
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标题中的问题总结了我的目标，更准确地详细说明如下。 目标是编译基于C++的mex文件，这些文件依赖于英特尔MKL函数调用(例如，矩阵求逆计算)。 为此，我希望确保使用与MATLAB附带的完全相同的英特尔MKL库，以避免任何兼容性问题。在此特定情况下，这是： >> version('-blas')
ans =
'Intel(R) Math Kernel Library Version 2018.0.3 Product Build 20180406 for Intel(R) 64 architecture applications, CNR bra
浏览 23提问于2021-01-20得票数 1
在安装R时，您可以在普通R和其他发行版之间进行选择，包括MKL库，如Microsoft R。还有其他发行版，如Oracle R，或者您可以使用其他库编译R，如BLAS。
MKL被认为可以提高矩阵代数运算的速度，如矩阵乘法、Cholesky分解、奇异值分解或主成分分析。
它是否提供了与矩阵代数无关的其他优点？
如果我没有显式地使用这些操作，我会从MKL中受益吗？
例如，如果我选择行并按组计算平均值？
即使用户没有注意到，R也会在内部使用它们吗？
例如，如果我使用包lme4，它是否在内部使用MKL？
浏览 1提问于2018-03-02得票数 1
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我想通过特征C++库使用英特尔MKL稀疏BLAS。我查看了Eigen https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingIntelMKL.html的文档。这似乎不适用于英特尔MKL稀疏BLAS。我找到的唯一MKL稀疏示例是英特尔MKL PARDISO接口。 因此，我想问一问，这是否支持呢？ 非常感谢！
浏览 118提问于2019-09-10得票数 1
我对使用稀疏矩阵求解联立方程组非常陌生。我想用它们来解决有限元分析中的问题。
英特尔数学核心库中是否有FORTRAN例程或函数可供我获取给定对称矩阵的压缩行格式(CSR)？
然后，我可以通过Fortran MKL中的'pardiso‘例程，使用CSR来求解我的线性方程组。
谢谢!
浏览 1提问于2009-08-27得票数 2
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根据的说法。cublasZgemm比英特尔MKL快6倍。
然而，在我的电脑(Linux2600，Nvidia gtx560，OS:Linux64位)上，cublasZgemm的运行速度比i7稍慢。
我使用附带的numpy.dot()，它将numpy与MKL10.3链接起来。
使用cublasZgemm的矩阵乘法函数在共享库中编译，并使用python脚本中的ctype进行调用。
当将两个1024x1024复数矩阵相乘时。numpy.dot()花费了84ms。ctypes函数调用花费了110毫秒，而cublasZgemm()部分花费了97毫秒。
我想知道为什么cublassZgemm没有nvidi
浏览 2提问于2012-03-04得票数 4
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我正在从事的一个项目中，英特尔MKL很好用，但并非在所有目标平台上都可用，因此我必须检查它是否存在才能相应地运行。
我已经在我的Visual Studio项目的属性中启用了Intel Performance Libraries，就像在和中解释的那样，但是我没有得到中描述的任何预处理器定义，例如__INTEL_MKL__没有定义。
你知道我怎么才能拥有这些吗？或任何其它检测英特尔MKL的方法？
浏览 8提问于2018-07-23得票数 0
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我有一个1024*128*20大小的复杂数据。我需要为128*20个块找到1024点的FFT。我计划使用英特尔MKL或英特尔IPP来查找相同的内容。是否可以使用英特尔MKL或IPP并行化代码？在最小计算时间方面，MKL和IPP哪个更好？
浏览 3提问于2016-05-03得票数 0
1回答
我正在编写一个图像注册程序，我发现在使用mkl_free()时出现了一个奇怪的错误。我使用MKL函数从MATLAB编写了矩阵指数函数expm()的实现。我已经单独对它进行了测试，它工作正常，没有遇到任何错误。
代码可以在这里找到：
当我从其他需要它进行计算的函数调用它时，问题就出现了。我的程序当前在我调用第一个mkl_free()之前崩溃，所以我怀疑这是某种形式的内存泄漏。但是函数中使用的矩阵不应该是自包含的吗？我不认为释放它们会导致我的整个程序崩溃。
据我观察，调用mkl_free_buffers()；和mkl_thread_free_buffers()；不会产生任何效果。我曾尝试使用mkl
浏览 1提问于2013-06-27得票数 0
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blas的C接口(我使用的是英特尔MKL)具有不同的函数，用于对单数据类型和双数据类型的输入数据进行操作。例如，cblas_dgemm与cblas_sgemm。
我写了一个广泛使用这些函数的程序。我希望用户可以选择使用单精度或双精度的计算。这仅仅意味着它所说的dgemm的每个地方都应该是sgemm (对于其他功能依此类推)。我不想复制所有的代码，并取代所有的sgemm的dgemm。我如何才能在没有相同代码的两个副本的情况下最优雅地为用户提供这两种功能？
一种可能的解决方案是将cblas_dgemm的所有实例替换为cblas_gemm，并使用宏将cblas_gemm定义为cblas_dgemm或
浏览 0提问于2015-01-10得票数 1
我是英特尔MKL的新手，代码与错误详细信息如下。我正在尝试使用英特尔mkl mkl_scsrmultd()例程将两个稀疏矩阵相乘。根据英特尔MKL规范，我使用两个函数gen_col()来生成列向量，gen_row()来生成行指针。我使用了gdb，我想错误出在mkl_scsrmultd()例程中。
先生,
a_mat是矩阵A的非零数组。A是诊断时的8*8矩阵和4*4矩阵。因此，使用稀疏性进行乘法。A*A的乘积将是一个8*8矩阵。a_mat和b_mat是可互换的。
结果存储在q_mat中，它必须是8*8。
int * gen_col(int M, int N)
{
int n = 0;
浏览 1提问于2014-04-27得票数 1
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我正在寻找一个库来做巨大的稀疏矩阵x向量乘法。矩阵本身几乎会填满RAM。
我找到了Eigen3，OSKI和一些基本的稀疏BLAS实现。
还有其他选择吗？我如何在它们之间做出选择？
编辑:还有英特尔的MKL
浏览 2提问于2013-09-12得票数 0
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我有一个用Fortran编写的代码，它使用MKL的DGESVD，使用英特尔编译器在8个内核上运行。代码是通过OpenMP加速的。我还知道OpenMP和MKL有自己的设置来设置线程的数量(omp_num_threads和mkl_num_threads)。我想知道线程的最佳数量。我是否应该在调用LAPACK例程之前设置OMP_NUM_THREADS=1？OpenMP线程的数量是否会影响MKL线程的数量？
浏览 1提问于2012-12-09得票数 8
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我在一个C++程序中做了很多矩阵乘法，我使用了特征(3.3.5)连接到英特尔的MKL (2018.3.222)。我使用MKL的顺序版本，并且禁用了OpenMP。问题是它比Matlab慢。
一些示例代码：
#define NDEBUG
#define EIGEN_USE_MKL_ALL
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <Core>
using namespace Eigen;
using namespace std;
int main(){
MatrixXd jac = 100*Mat
浏览 0提问于2018-08-16得票数 8
1回答
我正在运行一个版本的R (它不是用英特尔并行工作室编译的)，并试图加载我自己编译的英特尔编译的共享Fortran库。在我用来运行的脚本中，我包含LD_LIBRARY_PATH，然后使用Rscript运行R脚本(调用dyn.load("My_Fortran.so")，使用ifort和mkl编译)。
但是，当我运行这个脚本时，它会在Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx.so or libmkl_def.so中失败。有可能是Rscript取消了我的LD_LIBRARY_PATH设置吗？如果没有，是否有可能因为这个版本的R不是用英特
浏览 1提问于2015-08-06得票数 1
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目标是在基于Linux LXDE Desktop (内核4.5)的FPGA SoC (DE-10标准Altera)的ARM 32位处理器上运行基于pandas和sklearn软件包的支持向量机分类器代码。已将python版本更新为3.7.9，pip更新为20.2.4，但无法安装miniconda和anaconda。“无法执行二进制文件: Exec格式错误”安装numpy (和pandas，scipy)给出错误“无法为使用PEP 517的numpy构建轮子，无法直接安装”，它们需要mkl和blis库。mkl库是从英特尔下载的。运行"bash install.sh“时会出现错误”IA-3
浏览 117提问于2020-10-23得票数 0
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当我在一个openmp循环中调用英特尔mkl时，我目前正面临着一个性能问题。在发布了一个简化的代码之后，让我更详细地解释我的问题。 program Test
use omp_lib
implicit none
double complex, allocatable :: RhoM(:,:), Rho1M(:,:)
integer :: ik, il, ij, N, M, Y
M = 20
Y = 2000000
N = 500
allocate(RhoM(M,N),Rho1M(M,N))
RhoM = (1.0d0,0.0d0)
Rho1M = (0.0d0,1.0d0)
call o
浏览 18提问于2020-04-01得票数 1
我在Visual studio C/C++编译器上使用英特尔数学内核库(MKL)。我已经设置了额外的include目录，额外的库目录，额外的依赖变量来链接到MKL库，但是当我运行矩阵乘法示例代码时，我仍然得到了链接错误，有人能告诉我我遗漏了什么吗？
#define min(x,y) (((x) < (y)) ? (x) : (y))
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "mkl.h"
int main()
{
double *A, *B, *C;
int m, n, p, i, j;
d
浏览 16提问于2012-11-25得票数 4
我试图将维数N= 80,000的矩阵NxN的对角化(所有特征值和特征向量)。我在一台拥有~3TbRAM的机器上使用英特尔2018年，并使用英特尔LAPACKE_dsyevr例程。我在下面附加了一个代码，它创建了一个大小为NxN的矩阵，然后将它传递给dsyevr例程以找到特征值。当代码适用于N到50000时，对于N~ 80000的情况，这将失败，并引发内存异常。这不可能是由于我的机器的内存，因为代码很高兴地在例程dsyevr例程中停留了很长一段时间，然后由于分段错误而崩溃。
请注意，由于我的主要代码结构，我确实需要将矩阵声明为std::vector。因为MKL例程需要矩阵作为指针，所以我使指针指
浏览 0提问于2018-06-22得票数 0
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我使用的是一个使用英特尔MKL LAPACK函数的C++代码。我有一个函数(和https://software.intel.com/en-us/forums/intel-math-kernel-library/topic/299717一样)有问题，建议修改这个函数来解决这个问题。我知道如何在LAPACK源码中修改此函数，但我不知道如何在英特尔MKL LAPACK中修改它。是否可以修改英特尔MKL LAPACK以及如何修改？
浏览 18提问于2020-01-07得票数 0
我正在我的Anaconda环境中安装和使用textblob。我遵循的指示，我成功地安装了pip install -U textblob
在步骤2中，运行python -m textblob.download_corpora时会出现多个错误。其中一个是带有错误消息的Windows弹出：
序数242不能位于动态链接库libiomp5md.dll中。
在终端机上，我还遇到了两个错误：
英特尔MKL错误:操作系统无法运行%1. mkl_intel_thread.dll。
英特尔MKL致命错误:无法加载mkl_intel_thread.dll。
浏览 0提问于2019-11-06得票数 0
1回答
我的理解是，通过阅读internal文档和类似的帖子-- --将OpenMP并行化构建到您自己的代码和 MKL内部OpenMP中，比如DGESVD或DPOTRF，这是不可能的，除非使用Intel编译器构建。例如，我想用MKL解决一个大型线性系统，但我也想利用并行化来在同一个二进制可执行文件中构建系统矩阵(我自己的代码独立于MKL)。
Intel在MKL文档中指出，第三方编译器“可能不得不禁用MKL函数的多线程”。因此，备选方案是：
您自己代码的openmp并行化(标准#pragma omp ...等)和对MKL的单线程调用。
只对MKL函数进行多线程调用，其他地方都是单线程代码。
浏览 2提问于2019-02-14得票数 2
1回答
我开始使用c++中的BLAS函数(特别是英特尔MKL)来创建我的一些旧的Matlab代码的更快版本。
到目前为止，它一直运行得很好，但我不知道如何在两个矩阵上执行单元乘法(Matlab中的A .* B)。
我知道gemv在矩阵和向量之间做了一些类似的事情，所以我应该把我的一个矩阵分解成向量，并反复调用gemv吗？我认为这是可行的，但我觉得应该有一些东西为这一行动。
浏览 3提问于2014-05-21得票数 4
3回答
环境: Linux、Ubuntu 16.04
我尝试从英特尔网站()下载MKL库，并尝试将mkl链接到我的程序。
(我刚刚下载了l_mkl_2020.1.217.tar文件，将其解压缩，并在该文件中运行./install.sh )
但每次我尝试构建时，都会打印出下面的消息
$ pkg-config --cflags --libs mkl-dynamic-lp64-iomp.pc
Variable 'MKLROOT' not defined in 'mkl-dynamic-lp64-iomp.pc
即使我尝试了export MKLROOT=/opt/intel/mkl
浏览 25提问于2020-06-10得票数 3
Array<double, 3> A(NX,NY,NZ)
谢谢。
我听说Armadilo，Eigen，Boost和Biltz++都是科学计算的最佳选择。这些库可以和英特尔MKL一起使用吗？它们是否需要与英特尔MKL一起使用？
浏览 0提问于2013-05-07得票数 1
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我知道英特尔MKL将询问中央处理器是否存在扩展指令集，如各种SSE至SSE4.2、AVX、AVX2等，以便为给定的中央处理器选择最好的可用子程序。
现在许多英特尔的消费者GPU都包含一个集成的GPU，我想知道英特尔MKL是否会使用它们？
浏览 4提问于2017-05-20得票数 3
我构建了OpenCV 3.4与CUDA，英特尔TBB，英特尔MKL在VS 2015类似于
当我运行traincascade进行分类器训练时，使用了100%的CPU，但不使用GPU 0%。
OpenCV-traincascade是否使用库CUDA的功能来计算GPU？
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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我在matlab中创建了一个文件。我在python负载中很好地使用了它：
import cntk as C
z = C.Function.load("Net.onnx", format=C.ModelFormat.ONNX)
在c++中，我有异常Selected CPU as the process wide default device.
即将抛出异常：
“'Gemm:无效形状，输入A和B为rank=2矩阵”
我使用了进口的nuget：CNTK.CPUOnly CNTK.Deps.MKL CNTK.Deps.OpenCV.Zip
#include <s
浏览 1提问于2018-09-16得票数 0
2回答
我需要解线性代数方程组A.X = B
矩阵A是双精度的，大小约为33000x33000，当我试图分配它时，我会得到一个错误：
无法在计算数组大小时分配数组溢出。
由于我在英特尔MKL库中使用LAPACK dposv，所以我想知道是否有一种方法可以将一个较小的矩阵传递给库函数？(因为只需要解决矩阵数组的一半)
dposv函数只需要A. 的上三角矩阵或下三角矩阵
更新:请注意，A矩阵是N，但它以lda: INTEGER作为The leading dimension of a; lda ≥ max(1, n)。所以，也许有一种方法可以将A解析为一维数组？
浏览 7提问于2016-12-31得票数 1
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