借助 Anaconda* 安装英特尔® Python* 分发包和英特尔® 性能库

我们与 Continuum Analytics* 公司通力合作,致力于使用 Conda* 软件包管理器和 Anaconda 云* 简化英特尔® Python* 分发包和社区论坛支持的英特尔® 性能库(如英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL))。最低版本要求为 conda 4.1.11,所以,请首先更新您的 conda。

conda update conda

通知 conda 选择英特尔软件包(如果可用的话),而非默认软件包。

conda config --add channels intel

安装英特尔® Python* 分发包

建议您在安装时创建一个新环境。执行以下命令,安装核心 python3 环境:

conda create -n idp intelpython3_core python=3

如欲安装 python 2,请执行以下命令:

conda create -n idp intelpython2_core python=2

如欲安装完整的英特尔分发包,将“核心”软件包名称替换为“完整”,以 python3 为例:

conda create -n idp intelpython3_full python=3

然后遵循常用说明激活环境。Linux/macOS 用户执行以下命令:

source activate idp

Microsoft Windows 用户执行以下命令:

activate idp

您现在已经创建了核心环境,包括 python、numpy、scipy 等。使用常用 conda 安装命令安装额外的软件包。例如,执行以下命令便可安装英特尔 sympy:

conda install sympy

非英特尔软件包的安装方式和往常一样。例如,执行以下命令便可安装 affine:

conda install affine

在此处查看可用的英特尔软件包:https://anaconda.org/intel/packages

安装社区论坛支持的英特尔® 性能库

可以将英特尔性能库安装至现有的 Conda* 环境。

确保英特尔通道被添加至 conda 配置(见上文)中。然后使用“conda install”按惯例安装任意可用的性能库:

conda install mkl-devel

下表列出了可用软件包,并简要描述了它们的内容:

软件包名称Lin 64Lin 32Win 64Win 32macOS 64描述
mklXXXXX英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL) 动态运行时
mkl develXXXXX英特尔® MKL 动态运行时和创建软件的头文件
mkl staticXXXXX英特尔® MKL 静态库和创建软件的头文件
mkl includeXXXXX仅包含英特尔® MKL 头文件。与开发套装一同自动安装
mkl micX X  英特尔® MKL 英特尔® 集成众核架构(英特尔® MIC 架构)动态库,用于自动卸载
mkl mic staticX X  英特尔® MKL 英特尔® MIC 架构 静态库和头文件
mkl-lb  X  英特尔® MKL 动态库,用于启动 英特尔® 至强融核™ 处理器
mkl lb static  X  英特尔® MKL 静态库,用于启动英特尔® 至强融核™ 处理器

使用配备 Continuum Python* 的英特尔 Conda* 软件包

如果您想在包含 Continuum Python* 的环境中安装英特尔软件包,请勿将“英特尔”通道添加至配置文件,因为会导致所有 Continuum 软件包被替换为英特尔软件包(如果可用的话)。正确的做法是利用“-c intel”参数和“--no-update-deps”标记指定命令行上的“英特尔”通道,以避免其他软件包(如 python)被替换为英特尔软件包:

conda install mkl -c intel --no-update-deps
conda install numpy -c intel --no-update-deps
有关编译器优化的更完整信息,请参阅优化通知