intel-mkl

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    OS X用Numpy-MKL

    のChristoph Gohlke's numpy-MKLバージョンがWindows上のIntelのMath Kernel Libraryにリンクされていることが大好きです。しかし、私はOS Xのための同様のバージョン、好ましくはMountain Lion上のPython 3.3のためにリンクされたNumPy 1.7を見つけることができませんでした。誰がこれが得られるかもしれないか知っていますか？
    python macos numpy python-3.3 intel-mkl 2013-03-27

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    IMSLを使用しているときのMKLエラー

    MKLを使用したインテル®バーチャル・ポートランでIMSLを使用しています。私はIMSLからルーチンを使用しようとしました。それは罰金コンパイルが、私は、ファイルを実行しようとすると、それはというエラーを思い付いた：私はこの問題を解決するにはどうすればよい PROGRAM test_evcrg include 'link_fnl_static.h' !DEC$ OBJCOMMENT lib:'
    fortran intel intel-mkl imsl 2012-04-17

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    なぜscipyはLapack pbsvを公開します（bはバンド付き（例：linalg.solveh_banded））がptsv（tridiagonalはt）ではないのですか？

    scipy.linalg.solveh_bandedのソースを見ると、Lapack pbsvをラップするだけです。私はより効率的なソリバーtridiagonal（エルミート、または私の場合は、実際の対称）システムを私はLapackのptsv関数によって提供されるべきだと思って探しています。さらに、実際の問題ではないはずですが（たとえ、丸めが最小値を効果的に負に見せているかと思いますが）、私が主対角
    python scipy lapack enthought intel-mkl 2012-04-19

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    自動的にスレッドされたscipyとnumpy関数が複数のコアを使用していないとします

    Mac OS X 10.6.8を実行していて、Enthought Python Distributionを使用しています。私はnumpy関数が両方のコアを利用することを望みます。私はこのポストの問題に似ています：multithreaded blas in python/numpyしかし、そのポスターのステップをたどった後、私はまだ同じ問題を抱えています。ここに私のnumpy.show_config
    python multithreading numpy scipy intel-mkl 2012-08-03

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    なぜインテルのMKL NumpyはATLASビルドより遅くビルドされているのですか？

    私は「デュアルブート」Ubuntu 11.04、Ubuntu 12.04、およびWindows XP SP3をすべて最新のものにアップデートしました。 PCは、私はnumpyのは、最新の利用可能MKL、ICC、のifortで構築する必要があり、むしろ古いインテルのCeleron DのCPUの（ソースからコンパイルATLAS）ATLASを使ってコンパイル は、Ubuntuの11.04で私が持っている
    numpy intel-mkl atlas 2012-04-29

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    Intel-MKL一部の条件でのFFTパフォーマンス

    現在、IntelのMKL 2D FFTルーチンを使用しています。 パフォーマンスが4〜5倍に変化する条件が発生しています。 私がやっていることは、FFTライブラリを使った一種のバンドパスフィルタを実装することです。テストの結果は正しいが、スピードは問題である。 私が見ているのは、順方向FFTで約1.3秒、逆FFTで約1.3秒~6秒です。 私はこれを、FFTのフォワードパスの後に適用しているウェイト
    fft intel-mkl 2012-03-14

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    PythonからMKLのスレッド関数を呼び出す：openmpライブラリが見つかりません？

    私のpythonにインテルMKLをロードするために​​モジュールを使用していますし、私は（私の場合はpardiso、）OpenMPの並列化を必要とするルーチンを呼び出すしたいと思います 私はインテルのサイトでthis便利なリンクを見つけましたプロセスを詳しく説明し、私は彼らのサンプルコードを実行することができますが、私は、OpenMPスレッド化機能を使用しています私自身の例を実行すると、プログラム
    python openmp ctypes intel-mkl 2012-01-24

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    MKLインテルC++および疑似乱数生成器

    乱数計算にはMKL Intelを使用しています。私は準ランダムアルゴを使用します。また、生成される数字はランダムではないようです。 Quasi random algoは、空間占有を最大化するサンプルポイントを提供することを理解します。したがって、それらは完全に予期せずランダムである必要はなく、空間を適切にカバーするだけでよい。 この数字はランダムな形で使用したいと思います。期待通りの方法で注文しな
    c++ random random-sample intel-mkl 2012-05-07

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    pipへのNumPy site.cfg引数の入力

    私は、インテルの数学カーネルライブラリに対して構築されたNumPyを使用しています。私はvirtualenvを使い、通常pipを使ってパッケージをインストールします。 NumPyがMKLライブラリを見つけるためには、NumPyソースディレクトリにコンパイルする前にsite.cfgファイルを作成してから、手動でビルドしてインストールする必要があります。私はこのプロセス全体をスクリプト化することができ
    python numpy pip intel-mkl 2012-12-07

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    OpenMPとMKLスレッディング

    Fortranには、MKLのDGESVDを使用し、Intelコンパイラで8つのコアで動作するコードがあります。コードはOpenMP経由でアクセラレーションされます。また、OpenMPとMKLにスレッド数（omp_num_threadsとmkl_num_threads）を設定する独自の設定があることも知っています。私はスレッドの最適な数を知りたい。 LAPACKルーチンを呼び出す前にOMP_NUM_
    fortran openmp intel-mkl 2012-12-08
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