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    英特尔MKL加速AMD计算可达3倍?AMD Yes

    众所周知,Matlab 在 AMD CPU 上使用 Intel 数学内核库(MKL)的运行速度非常慢。...在 AMD 上加载英特尔 MKL 加速工具,也能获得很大的提升: ? 综合基准测试结果: ?...你可以在上图的窗口中键入指令,或者在 CMD 窗口中键入: setx /M MKL_DEBUG_CPU_TYPE 5 这样一来,所有使用 MKL 的程序都会被永久性的改变设置,直到你修改变量的输入。...Linux 打开终端,在运行同一个实例前键入如下命令即可: export MKL_DEBUG_CPU_TYPE=5 如果要永久性的改变系统中所有的实例,可在终端中键入: echo 'export MKL_DEBUG_CPU_TYPE...如下所示,在 AMD 不采用 MKL 的情况下,两个 4096*4096 的矩阵乘法需要 1 秒钟,而加了 MKL 后只需要 0.56 秒。 ?

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    Ubuntu14.04下安装Caffe

    (4)安装BLAS BLAS选择的是MKL,你也可以选ATLAS或者OpenBLAS,MKL下载地址,需要先申请再下载,一定要保留住安装序列号,后面要用到的 $ tar zxvf parallel_studio_xe.../install_GUI.sh 这样你就启动了GUI形式的安装,感觉就和windows下安装和软件差不多,next一路,最后输入之前发邮件给你的序列号,就OK啦 (5)MKL环境设置 新建MKL配置文件...: $ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf 写入下面两句: /opt/intel/lib/intel64 /opt/intel/mkl/lib/intel64...python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb...python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython $ sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler

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    【进阶篇】安装与编译C-API预测库

    C-API 进行预测依赖于将 PaddlePaddle 核心代码编译成链接库,只需在编译时需配制下面这些编译选项: 必须配置选项: WITH_C_API,必须配置为ON 推荐配置选项: WITH_PYTHON...,推荐配置为OFF WITH_SWIG_PY,推荐配置为OFF WITH_GOLANG,推荐设置为OFF 可选配置选项: WITH_GPU,可配置为ON/OFF WITH_MKL,可配置为ON/OFF...Release \ -DWITH_C_API=ON \ -DWITH_SWIG_PY=OFF \ -DWITH_GOLANG=OFF \ -DWITH_PYTHON...=OFF \ -DWITH_MKL=OFF \ -DWITH_GPU=OFF \ .....数学库,由于MKL库有自己独立的动态库文件,在使用PaddlePaddle C-API开发预测程序时,需要自己链接MKL链接库 如果编译时指定编译GPU版本,CUDA相关库会在预测程序运行时动态装载,需要将

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