Tìm kiếm Latest topics Thống Kê Hiện có 2 người đang truy cập Diễn Đàn, gồm: 0 Thành viên, 0 Thành viên ẩn danh và 2 Khách viếng thăm Không Số người truy cập cùng lúc nhiều nhất là 17 người, vào ngày Mon Oct 09, 2023 3:02 pm | Thư viện toán học Intel Math Kernel Library 11.2( mới nhất 11.3) Thu Sep 10, 2015 6:10 pm by jackauk Intel Math Kernel Library (Intel MKL) là một thư viện các chương trình con tính toán tối ưu hóa cho khoa học, kỹ thuật, và các ứng dụng tài chính. Chức năng toán học cốt lõi bao gồm BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, Tính toán rời rạc, biến đổi Fourier nhanh, và toán vector. Những trong trình con của MKL có chức năng kiểm soát tối ưu hóa cho các bộ xử lý Intel. Bộ thư viện này hỗ trợ bộ vi xử lý Intel và có sẵn cho hệ điều hành Windows, Linux và OS X. Intel MKL có loại chức năng sau đây: Đại số tuyến tính: trình con BLAS là làm việc với vector-vector (Level 1), ma trận vector (Level 2) và ma trận-ma trận (Level 3) với kiểu số thực và số phức, đơn hay gấp đôi dữ liệu chính xác. LAPACK giải quyết các vấn đề bao gồm điều chỉnh LU, Cholesky và QR factorizations, eigenvalue và bình phương tối thiểu. Từ khi MKL sử dụng các giao diện tiêu chuẩn cho BLAS và LAPACK, ứng dụng dùng các thực thi khác có thể có được hiệu suất tốt hơn trên bộ vi xử lý Intel và hỗ trợ bằng cách tái kết nối với thư viện MKL. MKL bao gồm một loạt các phép biến đổi nhanh Fourier (FFTs) từ 1 chiều sang đa chiều, phức sang phức , thực sang phức , và thực sang thực với độ dài tùy ý. Ứng dụng được viết FFTW Với nguồn mở có thể được chuyển sang MKL Dễ dàng Với giao diện bằng cách liên kết các thư viện đóng gói được cung cấp như một phần của MKL cho việc di chuyển dễ dàng. Phiên bản cụm LAPACK và FFT là như là một phần của MKL để tận dụng lợi thế của MPI song song và nút đơn nhất nút song song từ đa luồng. Các hàm toán học vector bao gồm các nhân tính toán toán học mạnh cho các kiểu dữ liệu chính xác đơn, đôi của số thực và số phức. Có sự tương đồng với các hàm libm từ các thư viện biên dịch nhưng xử lý trên vector hơn là các số vô hướng cho kết quả tốt hơn. Có nhiều điều khiển khác nhau để thiết lập chính xác, và chế độ xử lý số về lỗi để tùy chỉnh các hành vi của các trình con. Các hàm thống kê bao gồm bộ tạo số ngẫu nhiên và phân phối xác suất. tối ưu cho bộ xử lý đa nhân. Nó cũng bao gồm tính toán chuyên sâu có trong và ngoài của nhân xử lý trình con để tính toán số liệu thống kê cơ bản, ước lượng các phụ thuộc, vv Các hàm điều chỉnh dữ liệu bao gồm cá phép nội suy (tuyến tính, bậc hai, bậc ba, look-up, liên tục theo từng bước) cho nội suy 1 chiều đó có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, mô hình hình học và các ứng dụng xấp xỉ bề mặt. Tải về dùng thử tại : http://www.softpedia.com/get/Programming/Components-Libraries/Intel-Math-Kernel-Library.shtml Comments: 6 Social bookmarking | Most Viewed Topics Statistics Diễn Đàn hiện có 34 thành viênChúng ta cùng chào mừng thành viên mới đăng ký: quocanh1312 Tổng số bài viết đã gửi vào diễn đàn là 99 in 35 subjects |
|
|
Mon Dec 14, 2020 11:30 pm by jackauk
» Hướng dẫn gửi (post) bài viết
Wed Nov 20, 2019 5:29 pm by Admin
» Xử lý ảnh đơn giản với lib PIL của python
Mon Aug 05, 2019 11:01 pm by jackauk
» Năm ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong lập trình tiến hóa
Fri Jun 21, 2019 5:22 pm by jackauk
» Lập trình tiến hóa_Ví dụ đơn giản
Sat Oct 27, 2018 10:17 pm by jackauk
» Nhận dạng chữ viết
Sat Mar 17, 2018 10:36 am by jackauk
» Những trang web hữu ích
Tue Nov 07, 2017 10:59 am by jackauk
» Tìm hiểu về các giấy phép mã nguồn mở (Open Source License)
Fri Nov 03, 2017 12:30 am by jackauk
» Thư viện xử lý ảnh OpenCV 3.3.1
Fri Nov 03, 2017 12:09 am by jackauk