怎么用numpy运行Intel MKL
时间: 2023-08-08 21:13:19 浏览: 158
要在 Python 中使用 NumPy 和 Intel MKL,您需要安装 Intel Distribution for Python。安装后,您需要设置以下环境变量:
```
export MKL_INTERFACE_LAYER=LP64
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
```
然后在 Python 中导入 NumPy 库时,它将自动使用 Intel MKL。
如果您使用 Anaconda 或 Miniconda,则可以使用以下命令安装 Intel Distribution for Python:
```
conda install -c intel intelpython3_full
```
希望这可以帮助您使用 NumPy 和 Intel MKL 运行 Python 代码。
相关问题
intel MKL库比numpy的openblas库要慢吗
这个问题的答案可能会因为不同的硬件和软件环境而有所不同。一般来说,Intel MKL库比numpy的openblas库要快,因为MKL是专门为英特尔架构进行优化的。但是,如果在非英特尔架构上运行,可能会出现相反的情况。此外,MKL库有一些高级功能,例如自动线程调度和内存管理,可能会导致更好的性能表现。但是这些功能也可能会带来一些额外的开销。因此,最好在自己的系统上进行基准测试,以确定哪个库在特定情况下更快。
numpy+mkl。
NumPy是一个用Python实现的科学计算包,包括:
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
MKL(英特尔® 数学核心库)是一种高度优化的数学库,用于执行数值密集型操作,包括线性代数、矩阵运算、傅里叶变换和随机数生成等。
NumPy可以与MKL进行集成,从而在进行数值计算时获得更快的速度。
要启用NumPy MKL,请按照以下步骤操作:
1.安装Intel Math Kernel Library软件包
2.安装NumPy
3.运行以下代码,检查NumPy是否使用了MKL:
```python
import numpy as np
print(np.__config__.show())
```
如果看到类似下面这样的输出,就说明NumPy已经与MKL集成成功了:
```shell
mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
```
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