Intel MKL基础(4)MKL函数举例(BLAS and Sparse BLAS)

最新推荐文章于 2025-04-14 17:23:12 发布
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分类专栏： 并行计算高性能计算HPC — MKL/IPP 文章标签： fortran matrix vector character float 语言
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本文介绍了Intel MKL中的BLAS各级别函数，包括矩阵向量、矩阵矩阵操作，以及Sparse BLAS的向量向量、矩阵向量和矩阵矩阵操作。讲解了函数命名规则、矩阵保存方式、编程接口，特别是CBLAS的使用，展示了如?asum等函数的示例。

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MKL实现了BLAS和Spare BLAS和BLAS-like的函数。这部分函数主要分为以下部分：
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Intel MKL基础(1)了解MKL、MKL资源
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Intel MKL：Intel Math Kernel Library，英特尔数学核心函数库。 下面是从英特尔网站上相关MKL的产品介绍页面等，可以用于初步了解MKL： Intel MKL产品介绍： http://software.intel.com/zh-cn/articles/intel-mkl/ （http://software.intel.com/en-us/articles/int
Intel MKL基础(3)MKL函数分类
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11-25 6964
参考：http://software.intel.com/sites/products/documentation/hpc/mkl/mklman/index.htm （1）函数分类： 根据MKL的手册可以知道，MKL函数主要分为以下几类（domains）： BLAS BLACS LAPACK ScaLAPACK  PBLAS Sparse Solver  Vector Math
intel MKL参考手册
11-09
intel MKL开发手册，OpenBLAS接口参考说明，都是同一套接口，非常有用，接口使用说明可以在这里查阅.
Julia使用Intel MKL库的安装与配置指南
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Julia使用Intel MKL库的安装与配置指南 MKL.jl Intel MKL linear algebra backend for Julia 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mk...
MKL——常用函数说明
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Intel MKL，全称 Intel Math Kernel Library，提供经过高度优化和大量线程化处理的数学例程，面向性能要求极高的科学、工程及金融等领域的应用。MKL是一款商用函数库，但提供C、Fortran 和 Fortran 95的支持，但仅支持Intel自家旗下的CPU。在Intel CPU上，MKL的性能要远高于Eigen, 虽然OpenBLAS和其差距不是太大，但OpenBLAS
mkl参考手册
07-08
mkl参考手册，mkl可用于Fortran，c，是一个强大的工具箱
Intel MKL 2018 C Developer Reference: BLAS and Sparse BLAS Routines
在BLAS（基础线性代数子程序）部分，MKL提供了从Level 1到Level 3的多种函数。Level 1函数处理向量操作，如`cblas_?asum`（计算向量绝对值之和）、`cblas_?dot`（计算向量点积）和`cblas_?swap`（交换向量元素）。...
在执行大规模矩阵运算时，如何选择合适的BLAS Level 3和Sparse BLAS函数以利用Intel MKL实现性能优化？
10-26
为了解决如何在使用Intel MKL进行大规模矩阵运算时，合理选择BLAS Level 3和Sparse BLAS函数来优化性能的问题，您可以参考《Intel MKL 5.1官方文档：数学内核库全面指南》。这份文档详细介绍了BLAS Level 3和Sparse ...
在进行大规模并行计算时，如何有效选择和利用Intel MKL中的BLAS Level 3和Sparse BLAS函数以优化矩阵运算性能？
10-26
推荐查阅《Intel MKL 5.1官方文档：数学内核库全面指南》，这份文档不仅包含了BLAS Level 3和Sparse BLAS函数的详细介绍，还提供了性能优化技巧和示例代码，能够帮助开发者快速掌握Intel MKL的使用方法，并解决实际...
intel mkl 2018 参考手册 c
06-25
intel mkl 2018 参考手册 cintel mkl 2018 参考手册 c
Intel MKL数学核心库说明书（纯英文版）
03-30
Intel数学核心函数库（MKL）是一套经过高度优化的、线程安全的数学例程、函数，并在此基础上加入了在Linux集群环境下的ScaLAPACK，它们专门针对计算性能要求很高的科学、工程及金融等领域的应用程序而设计。该说明书详尽的说明了各种数学例程函数的C/C++及Fortran接口，为MKL的使用者提供详尽的接口说明。
MKL库之BLAS汇总
菜牙
06-14 3036
基本线性代数子程序(BLAS) ​ 本章描述了英特尔®数学内核库的BLAS和稀疏BLAS例程实现，以及BLAS类扩展。例程描述安排在几个部分: BLAS 1级例程(向量-向量操作) BLAS 2级例程(矩阵向量操作) BLAS 3级例程(矩阵-矩阵操作) 稀疏BLAS 1级例程(向量-向量操作) 稀疏BLAS 2级和3级例程(矩阵向量和矩阵矩阵操作) BLAS-like扩展 ? 字段表示数据类型: ​ s 实数，单精度 ​ c 复数，单精度 ​ d 实数，双精度 ​ z 复
vs 集成 Intel MKL + Eigen
spvfly的博客
06-16 1511
0 Intel MKL 和 Eigen 简介 Intel数学核心函数库（MKL）是一套高度优化、线程安全的数学例程、函数，面向高性能的工程、科学与财务应用。英特尔MKL的集群版本包括ScaLAPACK与分布式内存快速傅立叶转换，并提供了线性代数(BLAS、LAPACK和Sparse Solver)、快速傅立叶转换、矢量数学(Vector Math)与随机号码生成器支持。具...
BLAS 与 Intel MKL 数学库
10-30 5596
Intel MKL（Math Kernel Library），提供了优化的数学计算函数。1. 主要内容 BLAS（level 1, 2, 3）和 LAPACK 线性代数程序：支持向量、向量-矩阵、矩阵-矩阵运算； 快速傅里叶变换（FFT）， 向量数学库（Vector Math Libray，VML），优化后的针对向量的数学操作程序；
BLAS、OpenBLAS、ATLAS、MKL
顺其自然~专栏
02-11 8171
BLAS BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms，中文可以叫做基础线性代数子程序。它定义了一组应用程序接口（API）标准，是一系列初级操作的规范，如向量之间的乘法、矩阵之间的乘法等。许多数值计算软件库都实现了这一核心。 BALS是用Fortran语言开发的，Netlib实现了BLAS的这些API接口，得到的库也叫做BLAS。Netlib只是一般性地实现了基本功能，并没有对运算做过多的优化。 LAPACK LAPACK （linear algebra pack
[Eigen中文文档] 在 BLAS/LAPACK 、英特尔® MKL 和 CUDA 中使用 Eigen
淋曦的进击手记
06-30 2095
自Eigen 3.3版本以及以后，任何F77兼容的BLAS或LAPACK库都可以用作稠密矩阵乘积和稠密矩阵分解的后端。例如，可以在OSX上使用Intel® MKL，Apple的Accelerate框架，OpenBLAS，Netlib LAPACK等。在这种情况下，Eigen的一些算法会被隐式地替换为对BLAS或LAPACK例程的调用。为了使用外部BLAS和LAPACK库，您必须将自己的应用程序链接到相应的库及其依赖项。对其他标量类型的操作或混合实数和复数的操作将继续使用内置的算法。
关于MKL库的多线程设置
wh15542311366的博客
08-09 5056
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： 1>MKL 是线程安全的： MKL在设计时，就保证它是一个线程安全的库函数。 也就是说，无论是在单个线程中调用MKL函数，还是在多个线程中同时使用Intel MKL 函数，都能够确保函数有正确的计算结果。 2>MKL函数内部实现了多线程优化。许多MKL的函数，已经包括内部多线程的实现。用户调这些函数时，只需设置多线程的数目，MKL
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