intel MKL的安装和使用

本文档介绍了Intel Math Kernel Library(Intel MKL)的安装、配置环境变量、运行示例以及自动链接Visual C/C++项目的方法。Intel MKL提供广泛的计算支持,包括BLAS、LAPACK线性代数函数、PARDISO稀疏求解器、向量数学和统计函数等。通过mklvars.bat文件设置环境变量,并通过提供的示例检查系统上的正确运行。对于Microsoft Visual C/C++项目,可以配置自动链接Intel MKL,简化链接过程。

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来源于官方文档地址:https://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-documentation/
Intel MKL provides comprehensive functionality support in these major areas of computation:
• BLAS (level 1, 2, and 3) and LAPACK linear algebra routines, offering vector, vector-matrix, and matrixmatrix operations.
• Intel MKL PARDISO (a direct sparse solver based on Parallel Direct Sparse Solver PARDISO*), an iterative sparse solver, and supporting sparse BLAS (level 1, 2, and 3) routines for solving sparse systems of equations, as well as a distributed version of Intel MKL PARDISO solver provided for use on clusters.
• Vector Mathematics (VM) routines for optimized mathematical operations on vectors.
• Vector Statistics (VS) routines, which offer high-performance vectorized random number generators (RNG) for several probability distribut

### 如何逐步安装 Intel MKL #### 准备工作 为了成功安装 Intel Math Kernel Library (MKL),确保操作系统已更新至最新状态并安装必要的依赖项。对于 Linux 用户,建议先安装内核头文件以支持后续操作[^3]。 #### 下载 Intel MKL 访问官方网站获取最新的 Intel MKL 版本。选择适合目标平台的操作系统版本下载相应的安装包。通常会提供图形界面命令行两种安装方式供用户选择。 #### 自定义安装选项 启动安装程序时推荐采用自定义模式来精确控制所需组件的选择。这有助于减少磁盘占用并仅保留必需的功能模块。如果C盘有足够的存储空间,则无需调整默认路径设置[^4]。 #### 设置环境变量 完成软件部署之后,需配置系统的环境变量以便能够顺利调用库函数。部分情况下这些变动会在安装过程中自动完成;然而手动确认总是更为稳妥的做法。具体方法取决于所使用的Shell类型(如bash,zsh等),一般涉及编辑`~/.bashrc`或其他类似的初始化脚本文件,在其中加入指向新安装目录下的bin与lib子文件夹的PATH声明语句以及LD_LIBRARY_PATH设定指令。 #### 测试验证安装成果 最后一步是对刚刚装好的Intel MKL执行简单的测试案例加以检验其可用性性能表现。官方文档提供了多个可供参考的例子,位于Support Files for Intel MKL Examples下,按照指示加载对应的项目即可开始尝试[^1]。 ```python import numpy as np from scipy import linalg # 创建随机矩阵A A = np.random.rand(100, 100) # 使用Intel MKL加速线性代数运算 result = linalg.inv(A) print(result) ```
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