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多线程并行程序性能分析方法综述之MKL 数学核心函数库

2.3 MKL数学核心函数库

Intel® 性能库提供了高度优化的函数,这些函数可充分利用Intel® 多核处理器,从而能够最大限度地获得应用程序的性能并减少开发时间。

Authored by Last updated on 06/07/2017 - 10:25
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无需控制 NUMA 共享内存策略即可在基于 NUMA 的 Nehalem-EX 系统上获得较高性能

简介

默认在 Nehalem-EX 上执行的传统 MKL 性能测试中有很多 MKL LAPACK 函数的性能都较低,尤其是 DGETRF。经检测发现,同样的系统在 Linux 下使用诸如 numactll 之类的实用程序(即控制 NUMA 共享内存策略)性能将获得显著提升,即用以下方式启动应用:

Authored by Michael Chuvelev (Intel) Last updated on 06/07/2017 - 09:27
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英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版助力加速基于深度学习的大规模反向运动学

使用深度学习部署工具套件 (DLDT) 部署深度学习算法,以解决角色的反向运动学 (IK) 问题。
Authored by Tai Ha (Intel) Last updated on 10/15/2019 - 21:09