intel-mkl

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对于一般和对称情况（MKL实现的链接），存在带状矩阵向量乘积的BLAS Level 2中的例程。 cblas_?gbmv cblas_?sbmv 有没有办法使用多个向量（不使用for循环外），最大限度地在这种情况下的表现？

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在这个伟大的网站的帮助下，我能够使用像这样在this answer中建议的“新构建系统”在Sublime Text 3中编译我的Fortran代码。 { "cmd": ["cmd", "/e:on", "/v:on", "/k", "ipsxe-comp-vars intel64 vs2013 && ifort ${file}"], "file_regex": "^.*\\\\

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C＃调用英特尔MKL cblas_dgemm_batch

我可以从C＃调用英特尔MKL cblas_dgem，请参阅下面的代码： [DllImport("custom_mkl", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, ExactSpelling = true, SetLastError = false)] internal static extern void cblas_dgemm( int

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简单的连接测试，MKL库失败

我想通过编写一个简单的程序与库来测试我的MKL安装： #include <iostream> #include <mkl.h> int main(void) { std::cout << "Hello World\n"; return 0; } 使用MKL链接线Advisor现在，我得到以下编译行： g++ -DMKL_ILP64 -m64 -I${MKLRO

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memcpy会正确地复制一个分配给mkl_malloc的数组吗？

我正在用mkl_malloc和64对齐分配一个数组，我需要复制它。但我不明白如何调整作品。 mkl_malloc是否仅在最后添加填充以便数组的总大小是64字节的倍数？或者还会有数组元素之间的填充？将代码如下例所示将a的全部全部复制到b中，或只是其中的一部分？ #include <stdio.h> #include <mkl.h> int main() { double *a =

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将矩阵的行乘以一个向量（低级优化）？

我正在优化一个函数，我想摆脱慢循环。我正在寻找一种更快的方法来将矩阵的每一行乘以一个向量。我不是在寻找一种'古典'的乘法。例如，我有一个矩阵，有1024列，20行，矢量长度为1024.结果，我想有矩阵1024 x 20，每行乘以矢量。我现在在做什么我在for循环遍历矩阵行并使用mkl v?Mul执行当前矩阵行和向量的元素乘法。任何想法如何改善这一点？的问题是，复制Multiply rows

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星火不MKL DLL

我工作的IntelliJ找到BLAS这个参数指定到我的JVM： -Dcom.github.fommil.netlib.BLAS=mkl_rt.dll (my mkl folder is in the Path) 不过我还是有以下警告： WARN BLAS: Failed to load implementation from: mkl_rt.dll 任何帮助？

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在并列或序列化中进行多个矩阵乘法是否更快？

我需要乘以N个矩阵对。如果我们乘上矩阵，序列化compler可以使用所有核心作为矩阵对的乘积，只要它们足够大。为了简单起见，我们做元素乘法运算但是并行化仍然不是最优的。从另一方面，我们可以使用单线程乘法在并列中乘以K矩阵对，其中K是核的数量。我认为这样会有更多的失误率，这种方式会变慢。我对吗？

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从英特尔MKL链接LAPACK与gfortran

我有一个问题，将lapack链接到Fortran示例程序。这里是example.f95 Program LinearEquations ! solving the matrix equation A*x=b using LAPACK Implicit none ! declarations double precision :: A(3,3), b(3) integer :: i, p

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如何知道cython程序是使用numpy + MKL还是不使用MKL？

我有一个cython优化的速度程序，但仍然放慢。我想知道我的cython程序是使用OpenBLAS还是MKL（链接openblas/mkl库）？如何知道？