Техническая статья

Оптимизировали, оптимизировали, да не выоптимизировали!

Оптимизация? Конечно, каждый сталкивался с данной задачей при разработке своих, сколь-нибудь значительных, требующих определённых вычислений, приложений. При этом способов оптимизировать код существует огромное множество, и, как следствие, различных путей сделать это в автоматическом режиме с помощью опций компилятора. Вот здесь и возникает проблема – как выбрать то, что нужно нам и не запутаться?

Doctor Fortran in "It Takes All KINDs"

Recently there was an extended thread in the comp.lang.fortran newsgroup about Fortran KIND values, started by someone learning Fortran who had a basic misunderstanding of how they worked. Most of the advice in the thread was good, but there were some folk who, while very knowledgeable and whose expertise I admire, offered a suggestion I thought flat-out wrong. Thus begat this post.

在 Matlab* 上使用英特尔® 数据分析加速库

英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)是一种高性能库,它提供了丰富的算法集,从面向数据集的最基本的描述统计,到更高级的数据挖掘和机器学习算法。它可以帮助开发人员轻松地开发高度优化的大数据算法。该加速库支持众多常见的数据平台,例如 Hadoop*、Spark*, R和 Matlab*。

Matlab* 是一种多模式数值计算和交互式软件,广泛用于解决各种设计和科学问题。

本文旨在为 Matlab* 和英特尔 DAAL 开发人员展示如何使用来自 Matlab* 的英特尔 DAAL。

前提条件:

在您的系统上安装英特尔® DAAL

安装 C++ 编译器,例如 Microsoft Visual Studio* 2015 (MSVS 2015);

在系统上安装 Matlab*;

  • Искусственный интеллект (AI)
  • C/C++
  • Продвинутый
  • Средний
  • Библиотека Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL)
  • Intel® Streaming SIMD Extensions
  • Инструменты для разработки
  • Машинное обучение
  • 英特尔® 深度学习 SDK 教程:英特尔® 深度学习 SDK 训练工具入门指南

    训练工具是一款在 Linux* 服务器上运行的 web 应用,为构建和训练深度学习模型提供了一个易用且直观的界面。借助英特尔深度学习 SDK 训练工具,您可以轻松地准备训练数据,设计模型并通过自动化实验和高级可视化训练模型。其次,简化针对英特尔平台优化的常用深度学习框架的安装和使用。
  • Искусственный интеллект (AI)
  • Intel® Deep Learning SDK
  • Deep Learning
  • Машинное обучение
  • 英特尔® 高级矢量扩展指令集简介

    英特尔® 高级矢量扩展指令集(英特尔® AVX)是在英特尔® 架构 CPU 上执行单指令多数据 (SIMD) 运算的指令集,这些指令扩展了之前的 SIMD 产品(MMX™ 指令和英特尔® SSE),本文概述了 AVX 指令集。
  • Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX)
  • Intel® Streaming SIMD Extensions
  • visual computing
  • Introduction to Developing and Optimizing Display Technology

    Digital displays and signs are all around you.  You may have seen them cropping up at shopping centers and doctors’ offices. From video walls, to AR fitting mirrors, to ordering menus, digital signs are pervasive and are becoming a part of everyday shopping experience.

  • Интернет вещей
  • Продвинутый
  • Retail
  • Introduction to the Data Plane Development Kit (DPDK) Packet Framework

    The DPDK Packet Framework enables rapid prototyping of real-world workloads on multicore Intel® CPUs. Uses DPDK libraries librte_port, librte_table, and librte_pipeline.
  • Сетевые решения
  • Виртуализация сетевых функций (NFV)
  • Программно определяемые сети (SDN)
  • A Low-Latency NFV Infrastructure for Performance-Critical Applications

    Describes how to characterize NFVI latency and use optimization toolsets and fine tuning to achieve deterministic NFV performance in an open source infrastructure. Aligns with OPNFV best practice for tuning Linux-based KVM hypervisors.
  • Сетевые решения
  • Виртуализация сетевых функций (NFV)
  • Программно определяемые сети (SDN)
  • Installing Intel® Performance Libraries and Intel® Distribution for Python* Using APT Repository

    This page provides general installation and support notes about the Community forum supported Intel® Performance Libraries and Intel® Distribution for Python* as they are distributed via the APT repositories described below.

  • Linux*
  • C/C++
  • Fortran
  • Intel® Parallel Studio XE
  • Дистрибутивный комплект Intel® для Python*
  • Библиотека Intel® Math Kernel Library
  • Intel® Integrated Performance Primitives
  • Подписаться на Техническая статья