intel-mkl

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我想从python调用mkl.mkl_scsrmultcsr。目标是以compressed sparse row格式计算稀疏矩阵C.稀疏矩阵C是A与A的转置之间的矩阵乘积，其中A也是csr格式的稀疏矩阵。当用scipy计算C = A点（AT）时，scipy似乎（？）为保持A（AT）的转置分配新内存，并且明确地为一个新的C矩阵分配内存（这意味着我不能使用现有的C矩阵）。所以，我想直接尝试使用mkl

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将MKL链接到MPI

我想在程序中使用MKL和MPI，因此我使用mpiC++作为我的编译器创建了一个bash文件。因为这个原因，我不能使用像-mkl这样的标志，因为它们会产生错误。如果我不使用国旗我收到几十 undefined reference to 'PARDISO' undefined reference to 'MKL_Set_Num_Threads' undefined reference to 'cb

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直接从python调用intel的mkl时使用多个线程

我从python调用intel的数学内核库。到目前为止，根据linux的顶级命令，它只使用一个cpu，而不是全部12个cpu。如何使它使用全部12个CPU？我已经试过三个环境变量（OMP_NUM_THREADS，MKL_NUM_THREADS，MKL_DOMAIN_NUM_THREADS）设置为12 我也试过mkl_set_num_threads。 numpy使用mkl可以在密集矩阵乘法中使用全

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FFT使用英特尔MKL和英特尔IPP

我有一个大小为1024 * 128 * 20的复杂数据。我需要为128 * 20块找到1024点FFT。我打算使用英特尔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来平行化代码？哪一个MKL或IPP在最短计算时间方面会更好？

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当我尝试安装numpy的-1.11.0 + MRL-CP35-cp35m-win32.whl，出现了一个大麻烦

在cmd，我把这个代码： pip install numpy-1.11.0+mkl-cp35-cp35m-win32.whl 然后系统显示的信息来源给我： OSError：[WinError 17]系统无法将文件移动到不同的磁盘驱动器上：'d：\ programs 如何处理它？

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当我试图在windows上安装scipy时，控制台显示scipy失败的构建轮？

在cmd，我把下面的代码： pip install scipy 但它不工作，和控制台表明：

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如果我使用英特尔编译器进行编译，那么在我的许可证过期后我能够使用结果吗？

假设我使用英特尔编译器（例如icc，ifort）和相关的英特尔库（MKL，TBB等）编译库或其他软件包。如果在我的英特尔许可证过期后，我想编译依赖于以前编译的软件的东西，即使我的许可证已过期，我是否能够编译和使用它们？第二个编译过程是否无法读取或链接到以前编译的软件？或者，如果编译成功，它是否会产生错误，说我的许可证需要更新？更具体的例子：今天：我用icc和TBB编译METIS。下一年（许可

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anaconda mkl/openplas和IPOPT

IPOPT is not thread safe。在anaconda python中，我可以选择使用conda install nomkl进行MKL优化。但是，openblas会自动安装。我想知道，如果我可能遇到问题或错误的结果，因为anaconda仍然使用某些基础例程的线程版本？

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推广到多个BLAS/LAPACK库

我正在开发C++中的线性代数工具，它主要依赖于矩阵乘法和分解（如LU，SVD），并且意在应用于大型矩阵。我使用英特尔MKL开发了最佳性能，但我不想发布仅限英特尔MKL版本，因为我认为它不适用于没有英特尔的用户或不想安装MKL的用户。相反，我应该发布一个不是英特尔MKL特定的更通用的代码，而是允许用户指定他们想要使用的BLAS和LAPACK的实现（例如OpenBLAS或ATLAS）。虽然函数原型在

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英特尔MKL致命错误：无法加载libmkl_avx2.so或libmkl_def.so

我运行一个python脚本，我得到这个错误： Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so. 这两个文件都存在于anaconda2/lib目录。我该如何解决这个错误？谢谢。