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Intel MKL函数,如何得到相同的计算结果?

在运行程序时,我们总希望多次运行的结果,是完全一致,甚至在不同的机器与不同的OS中,程序运行的结果每一位都完全相同。

Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/14/2017 - 15:53
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Intel MKL 多线程设置

对于多核程序,多线程对于程序的性能至关重要。 下面,我们将对Intel MKL 有关多线程方面的设置做一些介绍: 我们提到MKL 支持多线程,它包括的两个概念:

Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/14/2017 - 15:56
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Intel Optimized LINPACK Benchmark 性能测试

Linpack是我们常用的CPU性能测试程序。它通过计算双精度线性方程组的求解来测试CPU的运算能力。Intel MKL提供一个优化版本的Intel® Optimized LINPACK Benchmark,通过运行这个程序,我们可以方便进行CPU的基准性能测试。

Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/14/2017 - 15:57
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通过FFTW Wrapper 使用 MKL DFT 函数

 提起FFT/DFT计算,我们会常常想起两个函数库:FFTW 与Intel MKL.  FFTW 提供一个广为流行关于FFT计算的函数接口。 现有的许多应用,就是基于了FFTW接口的调用。 而Intel MKL 是一个高度优化的数学计算函数。对于一些常用的计算函数,如矩阵运算,方程求解,随机数生成等, 它提供了高性能,对不同平台专门优化的代码。

Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/14/2017 - 15:54
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Intel MKL 稀疏矩阵求解PARDISO 函数

  Intel MKL提供了针对稀疏矩阵求解的PARDISO 接口,它是在共享内存机器上,实现的稀疏矩阵的直接求解方法,对于一些大规模的计算问题, PARDISO的算法表现了非常好的计算效率与并行性。一些数值测试表明,随着计算节点数目增加, PARDISO具有接近线性的加速比例。  PARDISO对应求解过程包括如下步骤:
Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/14/2017 - 15:53
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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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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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英特尔® MKL 中的英特尔® AVX 优化代码

Starting from Intel MKL 10.3, AVX code will be dispatched as one of the platforms in MKL and does not require special activation as in MKL 10.2.
Authored by Vipin Kumar E K (Intel) Last updated on 03/27/2019 - 12:20
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英特尔 MKL 软件包中全新的目录层级

MKL 10.3 directory hierarchy change
Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 06/07/2017 - 10:26
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英特尔 MKL 中全新的快速基本随机数生成器

New BRNG SFMT19937 in Intel MKL
Authored by Chao Y (Intel) Last updated on 03/27/2019 - 12:20