intel-mkl

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    マトリックスの乗算を計算するのにmkl cblas_dgemmを使用しようとしました。 私が知っている通り、lda,ldb,ldcは、単純な行のメジャーマトリックスの列の数にする必要があります。 double a[3 * 2] = { 1,2,3,4,5,6 }; // 3 x 2 matrix double b[2 * 4] = { 1,2,3,4,5,6,7,8 }; // 2 x 4 m

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    いくつかの繰り返しインデックスが合算され、それ以外のインデックスが合算されていない場合、配列演算を行う最良の方法は何ですか?これらの操作にはeinsumを使用する必要があるようですが、整列されているが合計されていないディメンションのフラグを持つtensordotの代替があった方が良いでしょう。 誰かが、テンポルドのように動作する高速の数値ルーチン(lapackでおそらく?)を知っていますか? ==

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    私の目的は、入力行列の固有値とベクトルをmxnサイズで見つけることです。それ矩形行列ので、転置ソースマトリックスとその後行列乗算を行うことによって同じ平方対称行列を変換します。 これ以降、Intel MKLライブラリを使用して、固有値と方形対称行列のベクトルを決定しています。残念ながら、正方形の対称行列のサイズが1000000 x 100000の場合、約35秒〜40秒です。これは私のアプリケーショ

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    dstevrは、三角対称行列の固有値を計算します。クール。それ以外は、SCIPYへのラッパーで移植されたルーチンの1つではありませんでした。だから、私はPythonからMKLを直接呼び出す方法の指示に従ってきました。添付されているのは正しい答えを与えるようです。しかし、グッシュ....これをきれいにするために、どこかありますか?あなたはcython_lapackに代わりcythonラッパーを使用す

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    MKLを使用して行列を転置するより速い方法を見つける必要があります。そして私はMKLからmkl_domatcopyを試みましたが、決してそれを得ることはありません。ここで は、テストコード(Fortranの)です: PROGRAM MAIN INTEGER, PARAMETER:: NROW = 3 !rows INTEGER, PARAMETER:: NCOL

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    私はMath.Netを使って三角対角系を解くことに取り組んでいました。私はMKL(x86)とOpenBLASエクステンションをインストールしましたが、CPU使用量を見ると明らかに1つのコアだけが動作しています。これは、コード MathNet.Numerics.Control.UseNativeMKL(); MathNet.Numerics.Control.UseMultiThreading();

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    Python 3.5.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:53:06) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> fr

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    MKLを使用した(64ビットではない)割り当てデータに問題はありますか?私はMKL関数に vcMulByConj(...) を使用しようとしている は、OpenCVのマットオブジェクトを使用して割り当てられたメモリを続けています。 (私はそれが "新しい" C++操作を使用して実装されていると信じて) 私は頻繁にアクセス違反の例外を受け取ります。 私はMKL関数を使用するために自分の非整列メモ

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    Win64環境でTDM-GCC-5.1.0を使用してIntel MKL 11.3ライブラリをEigen3.2.9にリンクしようとしています。 #define EIGEN_USE_MKL_ALL -DMKL_LP64 をしてLP64と...\lib\intel64_win\*.libライブラリとリンク: 私は、次の定義を使用しています。 ...\mkl\lib\intel64_win\mkl_

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    私はVisual StudioでMKLライブラリのcblas_dgemm関数を使ってdouble型の2つの行列を乗算する簡単なプログラムを書いています。これはx86では完全に機能します。しかし、私がx64モードに切り替えると、私はゴミ値を得ています。 x64でMKLを使用するときに、私が書かなければならない宣言やパラメータを変更する必要はありますか? 下記のx86とx64の両方のデバッグモードの出