intel-mkl

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在mkl_intel_thread中找不到mkl_blas_dgemm_alloc

前段时间，我在python 3.5中开发了一个tool，它目前只使用scipy的不同进化来完成它的任务。出于某些原因，我必须更改我的机器上的设置，并切换到在虚拟环境中使用python。我现在规格：赢得10 64位使用PIP 9.0.1 numpy的1.12.1 + MKL SciPy的0.19.0 蟒蛇3.6.1 我有一个不同的环境使用Python 2.7飞到其他地方。现在我的问题....

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使用Matlab fft2和MKL的不同结果DftiComputeForward

我有不同的结果试图计算用于2D数据的Forward Fourie变换。 MATLAB，列表： fft2([25.6798, 26.0815, 29.0069; 33.5761 37.123 38.4696; 38.6358 38.0078 37.649]) Matlab的结果：低于3×3矩阵简单测试例子 ans = 1.0e+02 * 3.0423 + 0.0000i -

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将标量与矩阵相乘时出现cvxopt错误

Python 3.5.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:53:06) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> fr

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在VBA Excel中声明英特尔MKL dll的BLAS功能

dll在VBA中正常工作所需的stdcall要求仅适用于32位dll。在64位dll中，我认为只有一个调用约定，所以理论上我应该能够从mkl_rt.dll中声明函数。而事实上，与64位OpenBLAS（libopenbas.dll）我能够做一个呼叫申报一个FORTRAN BLAS函数（不cblas），它工作正常： Public Declare PtrSafe Sub dgemm Lib "lib

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EIGEN库MKL右值引用警告

我试图使用本征库的MKL库链接（ICC版本17.0.4）与代码： #define EIGEN_USE_MKL_ALL #define lapack_complex_float std::complex<float> #define lapack_complex_double std::complex<double> #include <iostream> #include <Eigen/

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Windows/Mac中的R包的C++编译标志

我开发了一个R包，它通过Rcpp和RcppEigen调用C++代码。我Makevars.win看起来像这样（枚举是指我的问题） CXX_STD = CXX11 PKG_CPPFLAGS = -fopenmp -O3 -Wall -ftree-矢量化-march =本地-mavx - MFMA PKG_CXXFLAGS + = $（SHLIB_OPENMP_CXXFLAGS） PKG_LIBS =

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在win 10 64bits下安装python 3.5.2，克隆numpy和scipy，如何构建它们？

我已经安装python 3.5.2，通过官方安装程序发现here，我克隆了numpy和scipy（请参阅here）。我安装了英特尔平行工作室2017，这样我就拥有了英特尔版本的blas和lapack（它们位于数学核心库（MKL）），我知道这些是构建numpy和scipy所必需的（我是否错过其他需要的东西？），我想从源代码构建numpy和scipy，而不使用anaconda或wheel或其他。我通

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MKL cblas_dgemm错误的参数

我试图用MKL cblas_dgemm来计算矩阵的矩阵乘法。据我所知，lda,ldb,ldc应该是简单行主矩阵的列数。我试图做以下事情： double a[3 * 2] = { 1,2,3,4,5,6 }; // 3 x 2 matrix double b[2 * 4] = { 1,2,3,4,5,6,7,8 }; // 2 x 4 matrix double c[3 * 4] = { 0

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如何在Abaqus子程序中包含Intel MKL

我正在尝试在ABAQUS UMAT中包含英特尔数学核心函数库的in-build子例程。我包括“mkl.fi”，但它显示如下所示的误差（这是ABAQUS产生的作业文件）： Abaqus JOB Job-1 Abaqus 6.13-1 Begin Compiling Abaqus/Standard User Subroutines 3/8/2017 6:14:23 PM Intel(R

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使用MKL库确定特征值的性能

我的目标是找到mxn大小的输入矩阵的特征值和向量。因为它的矩形矩阵中，通过执行一个转置然后矩阵乘法源矩阵转换的相同方对称矩阵。之后，我使用英特尔MKL库来确定特征值和方形对称矩阵的向量。不幸的是，对于1000000 x 100000的矩形对称矩阵大小，所需的时间约为35至40秒，这不适合我的应用。提高性能的任何建议都会非常有帮助。在此先感谢