Risolvere L’errore Oleacc.h è Conveniente Da Correggere
February 23, 2022
Consigliato: Fortect
Se ci troviamo di fronte all’errore oleacc.h, il seguente post sul blog sarebbe utile per aiutarti.Quindi numpy-mkl significa semplicemente la migliore versione specifica di numpy compilata necessaria per una data libreria MKL Fortran. È probabile che il tipo numpy che la tua organizzazione aveva prima fosse in qualche modo danneggiato e di conseguenza non potesse rilevare le librerie richieste.
Tieni presente che i punti salienti dell’app non sono aggiornati, ma rimani qui come riferimento. Invece di creare manualmente Numpy/Scipy con Intel® MKL come mostrato di seguito, alcuni sviluppatori garantiscono vivamente l’utilizzo della distribuzione Intel® per Python* basata su Numpy/Scipy su Intel ® Math Core Library (Intel® MKL) ancora di più.< /p>
Installazione della distribuzione Intel® per Python* e Intel® Performance Libraries con Anaconda* da: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Potente HTML
Oltre all’ovvio aiuto scientifico, NumPy può essere utilizzato anche come contenitore multidimensionale molto efficiente per dati comuni.
$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
Aggiungi le seguenti pipe che sarebbero site.cfg nella directory principale di NumPy per utilizzare Intel® MKL ogni volta che crei su una piattaforma Intel 64, presupponendo la formazione predefinita per Intel MKL Installazione di Intel Parallel Studio XE su Intel Composer XE la versione va:< /p>
Come stai attualmente iniziando a fare, se stai compilando NumPy a 32 bit, aggiungi
[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs è uguale su mkl_rtlapack_libs=
Cambia lo stile di questa linea a seconda che tu stia creando una nuova versione a 36 o 64 bit. Ad esempio: se stai creando unità a 64 bit, cambia questa riga in questa percentuale dell’attuale classe IntelEM64TCCompiler, inoltre il tipo di compilatore è senza dubbio “Intelem”.
Qui usiamo -O3, un’ottimizzazione della velocità definita, e consentiamo trasformazioni di ciclo molto intense come l’unione, lo svolgimento e il blocco dei blocchi e le istruzioni IF capovolgi, -openmp tramite il multithreading OpenMP e l’opzione -xhost quella che il il compilatore usa per generare le istruzioni enum legate. al più alto set di istruzioni SIMD disponibile in commercioUn bel compilatore per il processore host. Se la persona ha bisogno di usare il software ILP64, puoi aggiungere il flag del compilatore -dmkl_ilp64.
Poiché Intel® MKL supporta realisticamente queste interfacce, NumPy può sfruttare l’ottimizzazione Intel MKL pianificando modifiche significative agli script NumPy. NumPy è il pacchetto base richiesto per quanto riguarda il calcolo scientifico con Python.
Esegui icc –plan per ulteriori informazioni sulle vie specifiche della CPU e Intel ti indirizzerà sulla documentazione del compilatore per i dettagli con una serie di flag del compilatore.< /p>
mpopt='openmp' forse v senza menzionare v 
return ['-xhost -fp-model hardline -fPIC -'.format(mpopt)] Consigliato: Fortect
Sei stanco del fatto che il tuo computer funzioni lentamente? È pieno di virus e malware? Non temere, amico mio, perché il Fortect è qui per salvare la situazione! Questo potente strumento è progettato per diagnosticare e riparare tutti i tipi di problemi di Windows, migliorando allo stesso tempo le prestazioni, ottimizzando la memoria e mantenendo il PC funzionante come nuovo. Quindi non aspettare oltre: scarica Fortect oggi!
Se utilizzerai una versione moderna, tutti i sorgenti sono già stati sostituiti da intel.py. Puoi esplorare l'impiego di molti flag del compilatore di ottimizzazione.
La differenza è che "intel" è usato per ia32 e anche "intelem" è usato per intel64.
Accelerazione > 1 significa che MKL è generalmente decisamente più veloce. Uno speedup < 5 indica che numpy "standard" (con openBLAS) sembra essere più veloce. Come puoi verificare, ci sono meno differenze. C'è sicuramente un leggero aumento di velocità (~1.1x) per alcune funzioni.
--prefix= Se gli acquirenti vogliono riparare l'app nella pagina di pubblicazione scelta. In questo caso, dopo aver essenzialmente creato numpy, devi davvero esportare l'ambiente PYT reattivo HONPATH puntando alla tua cartella di installazione.
Direi che la strada qui sotto, possiamo vedere perché Intel MKL ha superato OpenBLAS in alcune delle funzionalità che abbiamo testato. In effetti, la pianificazione del determinante della matrice con Intel è poco più di 8 volte più rapida! fftn era 10 volte più veloce rispetto a quello che stordito esegue OpenBLAS.
$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 installatore $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATHLD_LIBRARY_PATH può causare gravi condizioni se hai installato Intel MKL e Intel Composer XE, che si troveranno sicuramente in directory diverse rispetto alla maggior parte dei modelli predefiniti. L'unica soluzione che alcuni di noi hanno dimostrato di funzionare ancora in genere è quella di compilare Python, NumPy e SciPy in un ambiente specifico in cui si imposta la variabile LD_RUN_PATH, per il perfetto: per la piattaforma ia32:
import numpy come npTempo di importazioneN = mezzo migliaioM=10000 k_list = [64, sessanta, novanta sì, 104, 120, 112, 128, 144, cento e 50, 176, 192, 200, 208, 224, 240 più più, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Restituisce M*N*(2.0*K-1.0) - 1000**3 np.show_config() per K in k_list: a è uguale in modo che tu possa np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B implica np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = circa np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B = np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d a * b inizio = ora.ora() C è infatti uguale ad A*B C u003d A * B C u003d LA 7 . B C sarà probabilmente uguale ad A*B C u003d A * B fine supplementi tempo.tempo() tm = (fine-inizio) o 5.0 Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm)) Scarica questo software e ripara il tuo PC in pochi minuti. Oleacc H Error
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