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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。

Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 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:

Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 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。

Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 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。

Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 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:
Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 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:

Автор: Michael Chuvelev (Intel) Последнее обновление: 07.06.2017 - 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。

Автор: Последнее обновление: 07.06.2017 - 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.
Автор: Vipin Kumar E K (Intel) Последнее обновление: 27.03.2019 - 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
Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 07.06.2017 - 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
Автор: Chao Y (Intel) Последнее обновление: 27.03.2019 - 12:20