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Intel® MKL with NumPy, SciPy, MATLAB, C#, Python, NAG and More

The following article explains on using Intel® MKL with NumPy/SciPy, Matlab, C#, Java, Python, NAG, Gromacs, Gnu Octave, PETSc, HPL, HPCC, IMSL etc.
Criado por Gennady F. (Blackbelt) Última atualização em 23/06/2019 - 18:50
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Numpy/Scipy with Intel® MKL and Intel® Compilers

This guide is intended to help current NumPy/SciPy users to take advantage of Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL).
Criado por Vipin Kumar E K (Intel) Última atualização em 11/07/2018 - 18:00
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Analyzing Intel® SDE's TSX-related log data for capacity aborts

Starting with version 7.12.0, Intel® SDE has Intel® TSX-related instruction and memory access logging features which can be useful for debugging Intel® TSX's capacity aborts.

Criado por Última atualização em 06/07/2019 - 10:52
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Building Numpy/Scipy with Intel® MKL and Intel® Compilers on Windows

NumPy/SciPy Application Note Step 1 - Overview

Criado por Chen, Yuan (Intel) Última atualização em 11/07/2018 - 18:00
Mensagem de blog

PGO: Let It Go (PHP)

We can hope that companies like Intel® will come along with a faster processor. (And this does tend to happen every year). Or we can improve our compilers to produce better machine code. Or we can analyze our own code and change it to run more optimally. For PHP, we do all three: We partner with the processor architects to improve the way they execute PHP; we look for changes we can make to the...
Criado por David S. (Blackbelt) Última atualização em 03/07/2019 - 20:08
Article

Benefits of Intel® Optimized Caffe* in comparison with BVLC Caffe*

Overview
Criado por JON J K. (Intel) Última atualização em 30/05/2018 - 07:00
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如何安装 Python* 版英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)

Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) is a software solution that offers building blocks covering all the stages of data analytics, from preprocessing to decision making. The beta version of Intel DAAL 2017 provides support for the Python* language.
Criado por Gennady F. (Blackbelt) Última atualização em 13/07/2018 - 14:32
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The Inside Scoop on How We Accelerated NumPy Umath Functions

NumPy UMath Optimizations

Criado por Andres G. (Intel) Última atualização em 30/05/2018 - 07:08
File Wrapper

Parallel Universe Magazine - Issue 23, November 2015

Criado por administrar Última atualização em 12/12/2018 - 18:08
Mensagem de blog

Accelerate Computer Vision & Deep Learning with OpenVINO™ toolkit

Criado por administrar Última atualização em 21/03/2019 - 14:55