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英特尔® 数学核心函数库中的并行性

The Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) contains a large collection of functions that can benefit math-intensive applications.
作者: 管理 最后更新时间: 2016/10/12 - 00:26
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R 语言中的OpenBLAS*和英特尔® 数学核心函数库的性能比较

Today, scientific and business industries collect large amounts of data, analyze them, and make decisions based on the outcome of the analysis. This paper compares the performance of Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS), libraries OpenBLAS, and the Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL).
作者: Nguyen, Khang T 最后更新时间: 2016/12/22 - 00:48
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借助针对英特尔® 架构优化的 Caffe* 来训练和部署深度学习网络

Caffe* is a deep learning framework developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Caffe optimized for Intel architecture is currently integrated with the latest release of Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) 2017 optimized for Advanced Vector Extensions (AVX)-2 and AVX-512 instructions which are supported in Intel® Xeon® and Intel® Xeon Phi™ processors (among others). This...
作者: Andres R. (Intel) 最后更新时间: 2016/12/26 - 00:55
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基于英特尔® 至强 E5 系列处理器的单节点 Caffe 评分和训练

As Deep Neural Network (DNN) applications grow in importance in various areas including internet search engines and medical imaging, Intel teams are working on software solutions to accelerate these workloads that will become available in future versions of Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) and Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL). This technical preview demonstrates...
作者: Gennady F. (Intel) 最后更新时间: 2016/12/05 - 16:48
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英特尔® 至强融核™ 处理器如何为机器学习/深度学习应用和框架提供强大优势

Machine learning can take very large amounts of data to predict possible outcomes with a high degree of accuracy. The second-generation Intel® Xeon Phi processor has the processor performance and memory bandwidth to address complex machine learning applications.
作者: Pradeep Dubey (Intel) 最后更新时间: 2016/12/22 - 00:30
博客

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。

作者: Chao Y (Intel) 最后更新时间: 2016/05/06 - 16:41
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英特尔软件工具推广活动开始了

工作之余,大家讨论最多的的工作话题就是如何推广公司的软件工具Intel® Parallel Studio了。IT这个社会早已进入了多核时代,我们公司推出的多核i3,i5,i7也有一段时间。但是作为一名软件从业人员看到我们大家还在开发单线程程序或者使用复杂,低层接口的并行开发语言开发并行软件时,心情还是相当复杂的。这就促使我想到我们公司的并行开发工具该如何宣传并让更多的开发人员使用而从中受益。
作者: 最后更新时间: 2016/08/15 - 13:16
博客

英特尔软件工具推广活动开始了

工作之余,大家讨论最多的的工作话题就是如何推广公司的软件工具Intel® Parallel Studio了。IT这个社会早已进入了多核时代,我们公司推出的多核i3,i5,i7也有一段时间。但是作为一名软件从业人员看到我们大家还在开发单线程程序或者使用复杂,低层接口的并行开发语言开发并行软件时,心情还是相当复杂的。这就促使我想到我们公司的并行开发工具该如何宣传并让更多的开发人员使用而从中受益。
作者: 最后更新时间: 2016/08/15 - 13:02
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为实现双倍于摩尔定律的发展速度做好准备:英特尔® Cluster Studio XE

今天,我们为大家介绍英特尔® Cluster Studio XE。

作者: Jiong Z. (Intel) 最后更新时间: 2016/08/05 - 14:09
博客

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。

作者: Chao Y (Intel) 最后更新时间: 2016/05/06 - 16:41
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