Intel KNL软件工具详解

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"本文档介绍了英特尔为KNL( Knights Landing )平台提供的软件工具。文档涵盖了从 Nehalem 到 Skylake 的处理器架构演进,并强调了KNL在性能扩展、能效和高度并行架构方面的特性。" 正文: Intel Software Tools for KNL是针对Intel Knights Landing处理器的一系列开发工具,旨在帮助程序员优化在该高性能计算平台上的应用性能。KNL(Knights Landing)是Intel Xeon Phi家族中的一个产品,设计用于大规模并行计算和数据分析任务。这些工具的目的是利用KNL的独特架构,包括其大量的核心数量、高带宽内存和向量处理能力。 Intel的软件工具集包括编译器、调试器、性能分析器、并行编程库等,它们支持C、C++、Fortran等编程语言,以充分利用KNL的计算潜力。例如,Intel C/C++ Compiler 和 Intel Fortran Compiler 可以生成针对KNL优化的代码,通过自动向量化和多线程支持来提升执行效率。此外,Intel Parallel Studio套件提供了如Intel VTune Amplifier和Intel Inspector这样的工具,它们可以帮助开发者识别性能瓶颈,以及检查并修复内存错误。 文档中提到了Intel处理器的架构演进,从Nehalem微架构开始,经历了Sandy Bridge、Haswell到最终的Skylake,每个新架构都带来了性能和能效的显著提升。KNL作为22nm制程工艺的一部分,采用了高度并行的微架构设计,旨在提供可扩展的性能和出色的能效。其14nm工艺使得更密集的集成成为可能,同时引入了新的计算单元,如集成的MCDRAM高速内存和AVX-512指令集,这极大地增强了单个芯片的并行计算能力。 开发者可以利用这些工具来实现数据并行和任务并行编程,特别是在科学计算、机器学习、大数据分析等领域。Intel的MPI库(如Intel MPI Library)为分布式并行计算提供了支持,而OpenMP API则为共享内存并行编程提供了便利。 总而言之,Intel Software Tools for KNL是一整套全面的开发解决方案,旨在帮助开发者充分挖掘Intel Knights Landing处理器的潜能,实现高性能计算应用的高效运行。通过使用这些工具,开发者能够优化代码,提高计算密集型应用的性能,同时降低能耗,从而在科研、工程和商业计算领域取得突破性进展。

error: Command "x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/distutils/include -I/usr/include/python3.9 -c skimage/_shared/transform.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o.d -msse -msse2 -msse3" failed with exit status 1 ########### EXT COMPILER OPTIMIZATION ########### Platform : Architecture: x64 Compiler : gcc CPU baseline : Requested : 'min' Enabled : SSE SSE2 SSE3 Flags : -msse -msse2 -msse3 Extra checks: none CPU dispatch : Requested : 'max -xop -fma4' Enabled : SSSE3 SSE41 POPCNT SSE42 AVX F16C FMA3 AVX2 AVX512F AVX512CD AVX512_KNL AVX512_KNM AVX512_SKX AVX512_CLX AVX512_CNL AVX512_ICL Generated : none CCompilerOpt.cache_flush[809] : write cache to path -> /tmp/pip-install-vds_g0pc/scikit-image_ce84e6b3faf149029da8bbdd92daa66d/build/temp.linux-x86_64-3.9/ccompiler_opt_cache_ext.py [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> scikit-image note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.、

2023-06-02 上传