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。

相关问题

AMD处理器卸载MKL,安装OpenBLAS

AMD处理器卸载Intel Math Kernel Library (MKL)并安装OpenBLAS的步骤如下：

1. **确认是否已安装MKL**：
首先，你需要检查系统中是否已经安装了MKL。可以在命令行输入`whereis mkl`或`which libmkl*`来查找MKL的位置。

2. **卸载MKL**：
如果找到了MKL，你可以通过以下方式卸载它：
- 对于Linux系统：

     sudo apt-get remove intel-mkl* # Ubuntu/Debian
     brew uninstall intel-openblas # macOS using Homebrew

- 对于Windows系统：
可能需要手动删除相关文件夹，如`C:\Program Files\Intel`下的MKL目录，注意备份重要数据以防误删。

3. **安装OpenBLAS**：
OpenBLAS是一个开源的BLAS库，对于AMD处理器通常会有优化版本：
- **Ubuntu/Debian**：

     sudo apt-get update && sudo apt-get install openblas-dev

- **macOS**：
使用Homebrew：

     brew tap homebrew/science
     brew install openblas

或者直接从官网下载源码包编译安装。
- **Windows**：
可以从OpenBLAS官网下载预编译的二进制包，按照说明进行安装。

4. **配置环境变量**：
安装完成后，确保将新安装的BLAS库路径添加到系统的动态链接库搜索路径（LD_LIBRARY_PATH、DYLD_LIBRARY_PATH等）。具体设置取决于你的操作系统和环境配置。

5. **验证安装**：
最后，可以通过运行一些科学计算相关的测试程序（如MATLAB或Python的NumPy测试函数），来确认是否成功切换到了OpenBLAS。

numpy+mkl与numpy的区别

NumPy是Python中一个开源的科学计算库，它使得Python能够支持大量的数组或者矩阵运算，以及其他科学计算上常用的函数。而NumPy MKL则是Intel公司提供的优化库，专门用于加速计算机上的NumPy运算。

在性能方面，NumPy MKL的表现比NumPy更快，这是因为NumPy MKL利用了Intel MKL的优化技术和多核平台，而NumPy只是一个通用的计算库，没有针对特定平台的优化。因此，如果在进行大规模的科学计算时使用NumPy MKL，这将会大幅提升计算速度。

同时需要注意的是，NumPy MKL的使用需要特别指定，一般情况下需要在安装时选择使用MKL，或者手动在代码中指定使用MKL。此外，由于Intel MKL的专业性，其使用并不是免费的，需要购买Intel MKL的授权。而NumPy则是完全免费的开源库。

总之，NumPy MKL与NumPy的区别在于性能上的提升和使用的授权方式。如果需要在大规模计算中提高计算速度，可以考虑使用NumPy MKL，但需要注意授权和使用的特殊指定。