intel-mkl

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什么是Armadillo + Atlas，Armadillo + OpenBLAS，Armadillo + uBLAS，Armadillo + MKL？

在很多网站上他们谈论的是犰狳+别的东西。他们的意思是什么？我用犰狳库中的 #include <armadillo> 在Linux环境形式。在这个网站 http://nghiaho.com/?p=1726 Armadillo+OpenBLAS被提及。他们的意思是什么？如何使用Armadillo+OpenBLAS？ UPDATE 现在比一年多以后。我只是补充一点，Armadillo是对诸如B

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Lapack和Matlab之间的不同结果

我想将matlab代码转换为C.为此，我将C代码与Intel MKL库连接起来，并包含“mkl_lapacke.h”。 Matlab代码包含： >>A=mldivide(A1,A2)其中A1和A2都是正方形10x10实矩阵。这可以被解释为系统A1 * X = A2 在C代码，我打电话Dgesv如下的溶液： info = LAPACKE_dgesv(LAPACK_ROW_MAJOR, n, nrh

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无法打开mkl_intel_s_dll.lib在64位的Visual Studio环境

我试图在Visual Studio 2013来编译使用MKL一些程序。它工作在32位环境优良。但是，在64位，他们说错误LNK1181：无法打开 'mkl_intel_s.lib' 错误＃11018：无法打开mkl_intel_s_dll.lib 错误$ 11018：无法打开mkl_intel_s.lib 我已经从并行工作室下载所有文件，当我复制并C:\Program Files (x86)

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有没有关于如何使用英特尔MKL FFT的简单C++示例？

我需要执行FFT和Inverse-FFT转换。输入将是矢量和双矩阵。理想情况下，输出应该是一个std :: complex数组，但我可以使用double _Complex。我还没有找到任何简单的例子，所有的英特尔示例都一次做了很多事情，没有足够的评论。我只想一个简单的例子，在C++中将双向量（或矩阵）作为输入并输出FFT转换结果（理想情况下使用std :: complex）。

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使用MKL从复数到实数IFFT

我想用偶数偶数对称对复数输入数组进行1D IFFT变换，其中z(1)和z(N/2+1)是真实的。该阵列的总大小为N=256。如果我准备IFFT像下面这样： stat = DftiCreateDescriptor(desc_handle, DFTI_DOUBLE, DFTI_REAL, 1,256) stat = DftiSetValue(desc_handle, DFTI_CONJUGATE_E

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安装BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS是否会加速用C/C++编写的R包？

我发现使用BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS中的一种可以改进R的速度。但是，它仍然会改进用C或C++编写的R包吗？例如，，R包Glmnet在FORTRAN中实现，R包rpart在C++中实现。它只是安装BLAS/...等会提高执行时间吗？或者我们是否必须重建（建立新的C代码）基于BLAS/...等的软件包？

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在Fortran运行时禁用FPE处理程序

我有一个使用Intel MKL（静态链接）编写的用Fortran编写的库。我正在使用ifort进行编译和链接。当我使用-fpe0选项将我的库（动态）与其他代码链接起来时，我在MKL中获得了浮点异常，这似乎是英特尔公认的事情，无需担心。我认为这是由于一些投机性的处决。但是，当其他人使用我的库时，他们可能会尝试使用-fpe0将他们的代码链接到我的库，这可能会导致麻烦。所以我想知道：有没有什么办法可

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在3D数组中使用MKL优化的numpy.dot（）

我一直在尝试优化我的代码一段时间，并且意识到当我尝试使用numpy.dot和3的数组时，会有巨大的性能损失或更多维度。作为一个例子，以下代码： def ti(): r = random.rand(8,256,32**2) p = random.rand(32**2,256) o = empty((8,256,256)) for k in xrange(10

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Eigen和MKL 11.2

我试图链接Eigen到MKL 11.2 我有Eigen 3.2.4的最新稳定版本。但即使如此，this bug仍然存在，我用Eigen存储库的最新源修复了这个问题。现在，当我尝试使用给定的标志从here编译，更具体： -O3 -std=c++11 -m64 -I/opt/intel/mkl/include 我仍然得到以下错误： main.cpp:(.text._ZmlIN5Eigen6Mat

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将MKL链接到Anaconda中已安装的Numpy？

>>> numpy.__config__.show() atlas_threads_info: NOT AVAILABLE blas_opt_info: libraries = ['f77blas', 'cblas', 'atlas'] library_dirs = ['/home/admin/anaconda/lib'] define_macros =