1、intel mkl簡介
intel數學核心函式庫（mkl）是一套高度優化、執行緒安全的數學例程、函式，面向高效能的工程、科學與財務應用。英特爾 mkl 的集群版本包括 scalapack 與分布式記憶體快速傅利葉轉換，並提供了線性代數 (blas、lapack 和sparse solver)、快速傅利葉轉換、向量數學 (vector math) 與隨機號碼生成器支援。
主要包括：
① lapack (線形代數工具linear algebra package)
② dfts (離散傅利葉變換 discrete fourier transforms)
③ vml (向量數學庫vector math library)
④ vsl (向量統計庫vector statistical library)
2、mkl的主要功能
1）blas 和 lapack
在英特爾處理器中部署經過高度優化的基本線性代數例程blas（basic linear algebra subroutines）和 線性代數包lapack（linear algebra package）例程，它們提供的效能改善十分顯著。
2）scalapack
scalapack是乙個平行計算軟體包，適用於分布儲存的mimd並行機。scalapack提供若干線性代數求解功能，具有高效、可移植、可伸縮、高可靠性的特點，利用它的求解庫可以開發出基於線性代數運算的並行應用程式。
scalapack 的英特爾? mkl 實施可提供顯著的效能改進，遠遠超出標準 netlib 實施所能達到的程度。
3）pardiso稀疏矩陣解算器
利用 pardiso 直接稀疏矩陣解算器解算大型的稀疏線性方程組，該解算器獲得了巴塞爾大學的授權，是一款易於使用、具備執行緒安全性、高效能的記憶體高效型軟體庫。英特爾? mkl 還包含共軛梯度解算器和 fgmres 迭代稀疏矩陣解算器。
4）快速傅利葉變換 (fft)
充分利用帶有易於使用的新型 c/fortran 介面的多維 fft 子程式（從 1 維至 7 維）。英特爾? mkl 支援採用相同 api 的分布式記憶體集群，支援將工作負載輕鬆地分布到大量處理器上，從而實現大幅的效能提公升。此外，英特爾? mkl 還提供了一系列 c 語言例程（「wrapper」），這些例程可模擬 fftw 2.x 和 3.0 介面，從而支援當前的 fftw 使用者將英特爾? mkl 整合到現有應用中。
5）向量數學庫（vml）
向量數學庫（vector math library）借助計算密集型核心數學函式（冪函式、三角函式、指數函式、雙曲函式、對數函式等）的向量實施顯著提公升應用速度。
6）向量統計庫—隨機數生成器（vsl）
利用向量統計庫（vector statistical library）隨機數生成器加速模擬，從而實現遠遠高於標量隨機數生成器的系統效能提公升。
編譯引數說明： -lmkl_intel_c -lmkl_intel_thread -lmkl_core –lpthread
-- 鏈結intel mkl 需要包括下面的幾個庫檔案：
1:介面庫函式。
2: 執行緒庫函式。( 指定多執行緒的mkl, 還單執行緒的mkl庫）。
3. 優化核心庫。
4. 多執行緒的支援庫。
-lmkl_intel_c： 介面庫函式，使用c 方式呼叫的介面。
-lmkl_intel_thread： 使用多執行緒的mkl 庫。
-lmkl_core: mkl 核心優化函式。
-lpthread: 多執行緒函式庫。
MKL鏈結選項問題
最近用下mkl，看了下文件，沒看見mkl鏈結的選項。關於mkl的鏈結選型，可以通過如下檢視 icc help如下圖 可知 mkl就行，至於標頭檔案的話，可以去看mkl的文件，在原始檔新增了，以上是icc icpc的編譯器，因此利用使用mkl的步驟如下 1.原始檔新增mkl相應的標頭檔案 2.編譯 i...
MKL學習 矩陣向量操作
前面介紹的blas level 1是向量 向量的操作，而這裡的blas level 2主要還是對矩陣 向量之間的操作。命名規則與前面的一樣，主要記住定義的是資料型別 s實數域，單精度 c複數域，單精度 d實數域，雙精度 z複數域，雙精度 也可結合起來，比如sc代表實數域和複數域的單精度型別，dz代表...
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