Resolver Oleacc.h Comete Un Error Es Fácil De Solucionar
February 23, 2022
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Si te enfrentas al error oleacc.h real, la entrada de blog adecuada debería ayudarte.Así que numpy-mkl claramente significa la mejor versión de numpy compilado para una biblioteca MKL Fortran determinada. Es probable que nuestro propio tipo numpy que tenía antes pareciera estar roto de alguna manera y no pudiera detectar estas bibliotecas requeridas.
Tenga en cuenta que la descripción general de la aplicación está fuera de fecha, pero manténgala aquí como referencia. En lugar de compilar manualmente Numpy/Scipy con Intel® MKL como se muestra a continuación, un desarrollador recomienda enfáticamente usar la distribución Intel® para Python* basada en Numpy/Scipy en Intel® Biblioteca Math Core (Intel® MKL) y más.< /p>
Instalación de la distribución Intel® para Python* y las bibliotecas de rendimiento Intel® con Anaconda* desde: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.HTML potente
Además de la ayuda científica vista, NumPy también puede parecer utilizado como un recipiente multidimensional eficiente para datos simples.
$gunzip numpy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf numpy-x.x.x.tar$gunzip scipy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf scipy-x.x.x.tar.gz
Agregue sus siguientes canalizaciones actuales a site.cfg en cualquier directorio de nivel superior de NumPy para comenzar a usar Intel® MKL si está estructurado en una plataforma Intel 64, cuándo y si es la dirección predeterminada para Intel MKL Instalación de Intel Parallel Studio XE en el La versión de Intel Composer XE va:< /p>
Como puede hacer actualmente, si está ensamblando NumPy para 32 bits, agregue
[mkl]biblioteca_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs es de hecho igual a mkl_rtlapack_libs=
Cambie el estilo hacia esta línea dependiendo de si está creando una versión de 36 bits o posiblemente de 64 bits. Por ejemplo: si incluye la creación de ensamblajes de 64 bits, cambie estos modelos a esta parte de la nueva clase IntelEM64TCCompiler y la entrada del compilador será definitivamente “Intelem”.
Aquí, nuestra empresa utiliza -O3, una optimización de la velocidad, además de permitir alteraciones de bucle más intensivas, como la fusión, el desenredado de bloques y, por lo tanto, el bloqueo y el plegado de declaraciones IF, -openmp hasta el multiproceso de OpenMP, y estos – opción xhost que utiliza el compilador para generar finalmente las instrucciones de enumeración asociadas. para ayudarlo con el proveedor de conjunto de instrucciones SIMD más alto disponible Un buen compilador para el procesador de cantidad. Si necesita operar la interfaz ILP64, puede ofrecer el indicador del compilador -dmkl_ilp64.
Ejecute icc –service para obtener más registros sobre las opciones específicas de la CPU, e Intel lo dirigirá a la documentación del compilador para obtener detalles sobre un número que apunta al compilador. banderas.
mpopt='openmp' si v sin hacer referencia a v 
return ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] Recomendado: Fortect
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Si está utilizando la versión moderna correcta, esta fuente ha sido reemplazada absolutamente por intel.py. Explora el uso de muchas banderas del compilador de marketing.
La gran diferencia es que "intel" se usa para trabajar con ia32 e "intelem" se usa con respecto a intel64.
--prefix=
Si los ciudadanos desean instalar la aplicación en su página de envío elegida. En este caso, después de compilar numpy con éxito, la persona realmente necesita exportar el entorno PYT reactivo HONPATH que apunta a su carpeta colgante.
$export PYTHONPATH= /lib64/pythonx.x/site-packages
$python setup.py config --compiler=intel --fcompiler=intel build_clib --compiler=intel --fcompiler=intel build_ext --compiler=intel --fcompiler=intel instalador $exportar LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH
$exportar LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATHLD_LIBRARY_PATH bien puede causar serios problemas si experimenta Intel MKL e Intel Composer XE instalados, que se encuentran en numerosos directorios que los modelos predeterminados. La única solución que hemos demostrado que aún funciona es compilar Python, NumPy y SciPy en un entorno individual en el que configura la variable LD_RUN_PATH, por ejemplo: para eso, esta plataforma ia32:
importar numpy en comparación con npTiempo de importaciónn = seis milM=10000 k_list equivale a [64, 80, noventa existe, 104, 120, 112, 128, 144, modelo ciento cuarenta, 176, 192, 75, 208, 224, 240 plus, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Devuelve M*N*(2.0*K-1.0) a 1000**3 np.mostrar_config() para K usando k_list: a se considera igual a np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B lo que significa que np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = cualquier np.matriz(a, dtype=np.double, copy=False) B es igual a np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d un 6 . B comienzo = tiempo.tiempo() C es igual a A*B C u003d A * B C u003d A * B C es igual a A*B C u003d A * B final coincide con tiempo.tiempo() tm significa (final-inicio) o 5.0 Imprimir('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm)) Descarga este software y repara tu PC en minutos. Oleacc H Error
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