Intel® Math Kernel Library开发者参考——Fortran接口

"mkl-2020-developer-reference-fortran.pdf" 是Intel® Math Kernel Library (MKL)的开发者参考手册，主要针对FORTRAN编程语言。这个库提供了高性能的数学运算函数，用于优化科学计算和工程应用。 Intel MKL是业界广泛使用的数学库，旨在提升计算密集型应用的性能，特别是在多核处理器和并行计算环境中。该库包含了BLAS（基础线性代数子程序）和稀疏BLAS等关键组件，同时还支持其他数学、统计和信号处理功能。 文档中的"Getting Help and Support"章节介绍了如何获取关于MKL的帮助和支持，包括官方文档、论坛、技术支持等资源，这对于开发者来说是非常重要的，因为他们可能在使用过程中遇到问题或需要优化建议。 "Chapter 1: Overview"部分提到了性能增强和并行化特性。MKL通过利用多核处理器和SIMD指令来实现计算加速，同时提供了自动并行化的功能，使得开发者无需深入底层细节就能利用多核系统的全部潜力。 "Chapter 2: BLAS and Sparse BLAS Routines"详细列出了BLAS函数的使用方法和接口规范。BLAS是线性代数的基础，分为Level 1、2和3三个级别，分别对应不同复杂度的矩阵运算： - **BLAS Level 1** 包含向量操作，如`?asum`（向量绝对值之和）、`?axpy`（向量加权相加）、`?dot`（向量点乘）等，这些函数通常处理单个元素级别的操作。 - **BLAS Level 2** 涉及到矩阵和向量的运算，例如`?gemv`（一般矩阵向量乘法）、`?gbmv`（带下标修正的矩阵向量乘法）和`?herk`（Hermitian矩阵的对称部分与向量的点积）等，这些函数处理行或列向量与矩阵的交互。 - **BLAS Level 3** 包括矩阵间的运算，如`?gemm`（一般矩阵乘法）、`?hemm`（Hermitian矩阵乘法）和`?herk`（Hermitian矩阵的对角元素与矩阵的点积），这些是处理大规模矩阵运算的核心。 此外，MKL还提供了稀疏BLAS函数，适用于处理存储效率和计算效率在稀疏矩阵上的优化。 除了BLAS函数，MKL还包括其他高级数学函数，如傅里叶变换、随机数生成、矩阵求解器、统计分析工具等。这些功能使得MKL成为开发高效科学计算软件的强大工具。 Intel MKL开发者参考手册为FORTRAN程序员提供了一个全面的指南，涵盖了从基本线性代数操作到复杂数学运算的各种函数，帮助开发者充分利用硬件资源，提高代码性能。