一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

在这一模块可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL,下载链接, 请下载Student版,先申请,然后会立马收到一个邮件(里面有安装序列号),打开照着下载就行了(可以下载离线版或在线安装版,在线版名称为parallel_studio_xe_2016_online.sh).通过在线版可以直接安装. 通过hostID绑定到计算机以后可以直接在电脑上安装(本文直接绑定计算机的ID了).另外还可以获取license f

0. BLAS BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)描述和定义线性代数运算的规范(specification),而不是一种具体实现,对其的实现包括: AMD Core Math Library (ACML), ATLAS, Intel Math Kernel Library (MKL), OpenBLAS. BLAS 下的函数分为如下 3 个级别: level 1(O(n)),称为gemv(generalized matrix-vector multipl

在运行程序时,我们总希望多次运行的结果,是完全一致,甚至在不同的机器与不同的OS中,程序运行的结果每一位都完全相同. 事实上,程序往往很难保证做到这一点. 为什么呢? 我们先看一个简单的例子: 当程序使用单精度或者双精度的浮点数时, 浮点数有一定的精度的限制. 单精度的浮点数,使用23位二进制表示的尾数. 双精度浮点数,使用52位的二进制(http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754-1985). 如果,程序中计算下面的表达式: double d1,d2,d3,d4

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 在使用Anaconda创建一个虚拟环境出来,然后安装了scikit-learn.numpy.pandas.matplotlib等数据分析库后.在pycharm写一段线性回归,然后报错:Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 查了很多资料啊,网上的解释是:不带MKL的numpy包是免费版的,不能处理海量数据类型. 然

运行一个基于tensorflow的模型时,遇到Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so问题. 解决方法:打开terminal conda install -f numpy

1.Intel MKL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. 主要包括: ① LAPACK (线形代数工具linear algebra package) ② DFTs (离散傅立叶变换 Di

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 函数

在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.

我们通常使用的 R 版本是单线程的,即只使用一个 CPU 线程运行所有 R 代码.这样的好处是运行模型比较简单且安全,但是它并没有利用多核计算.Microsoft R Open(MRO,https://mran.microsoft.com/open/)是 R 的一个增强版本.由 IntelMath Kernel Library(MKL,https://software.intel.com/en-us/intel-mkl)提供技术支持,MRO 自动使用多线程计算以增强矩阵算法.在多核计算机上,MR

cblas_sgemm int m = 40; int k = 20; int n = 40; std::vector<float> a(m*k, 1.0); std::vector<float> b(k*n, 1.0); std::vector<float> c(m*n, 0.0); float alpha = 1.0; float beta = 0.0; cblas_sgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, m

1.显卡驱动 ubuntu nvidia 940m 使用sudo ubuntu-drivers devices 查看推荐的驱动版本 //sudo add-apt-repository ppa:mamarley/nvidia(已不能用了) ppa已改为:sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-358 reboot 2.安装CUDA 6.5 chm

本来实在windows 10上尝试安装caffe,装了一天没装上,放弃; 改在windows上装ubuntu的双系统,装了一个下午,不小心windows的系统盘被锁死了,也不会unlock?只好含泪卸掉了windows10,只装ubuntu 15.10.过程真是让人揩一把辛酸泪...不过又在ubuntu中用错了一个命令,系统崩溃,重新安装win8.1 + ubuntu 14.04, 成功,继续安装caffe... 安装: ubuntu 14  .04, 1. 安装开发所需依赖包: sudo ap

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He

1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算.具体步骤如下: 1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备 2. 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境: