Oleacc.h 오류를 해결하는 것은 수정하는 방법으로 쉽습니다.
February 22, 2022
권장: Fortect
<리>1. Fortect 다운로드 및 설치oleacc.h 오류에 대해 작업 중인 경우 일반적으로 다음 블로그 게시물이 도움이 될 것입니다.따라서 numpy-mkl은 전달된 MKL Fortran 라이브러리에 대해 컴파일된 numpy의 최상의 옵션을 의미합니다. 이전에 가지고 있던 numpy 유형이 어떻게 든 손상되어 필요한 라이브러리를 느낄 수 없었을 가능성이 있습니다.
앱 개요가 구식이지만 참조를 위해 여기에서 올바르게 유지하십시오. 아래에 표시된 것처럼 Intel® MKL에서 Numpy/Scipy를 수동으로 작업하는 대신 일부 개발자는 Intel의 Numpy/Scipy에 기반한 Python*용 Intel® 배포를 사용할 것을 적극 권장합니다. ® 수학 핵심 라이브러리(Intel® MKL) 등.
/content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python-에서 Anaconda*와 함께 Python* 및 인텔® 성능 라이브러리용 인텔® 배포 설치 with-anaconda.강력한 HTML
<문자열>
명백한 과학적 도움 외에도 NumPy는 간단한 데이터를 위한 빠른 다차원 컨테이너로 사용될 수 있습니다.
$gunzip numpy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf numpy-x.x.x.tar$gunzip scipy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf scipy-x.x.x.tar.gzIntel MKL의 기본 방향을 가정하고 Intel Parallel Studio XE 설치를 가정하고 Intel 64 구조를 기반으로 구축한 경우 Intel® MKL을 사용하도록 NumPy 최상위 디렉토리 전체의 site.cfg에 다음 특정 파이프를 추가합니다. Intel Composer XE 유형:< /p><예비 <코드>[μl]Library_directory는 /opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64입니다.include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs 수 = mkl_rtlapack_libs
현재 하는 것처럼 32비트용 NumPy를 빌드하는 경우
<사전><코드>[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs는 mkl_rt와 같습니다.lapack_libs=
36비트를 생성하고 64비트 버전을 생성하는지 여부에 따라 이 라인의 기술을 변경합니다. 예: 고객이 64비트 어셈블리를 빌드하는 경우 현재 IntelEM64TCCompiler 클래스 전체의 특정 행을 이 부분으로 변경하고 모든 컴파일러 유형은 확실히 “Intelem”입니다.
<예비 <코드>볼트 및 볼트 < '15' 다른 'qopenmp'인 경우 mpopt는 'openmp'와 같습니다.self.cc_exe = ('icc -O3 -g -fPIC -fp-model 시간 소모적인 -fomit-frame-pointer -') -xhost.format(mpopt)
여기에서 속도 광고 및 마케팅인 -O3를 사용하고 병합, 블록 회생 및 차단, 접기 IF 상태, OpenMP 멀티스레딩을 통한 -openmp 및 새로운 -xhost와 같은 보다 집중적인 무한 루프 변환을 허용합니다. 컴파일러가 연결된 열거형 과정을 생성하는 데 사용할 수 있는 옵션입니다. 상업적으로 이용 가능한 가장 높은 SIMD 명령어로 메인 호스트 프로세서를 위한 좋은 컴파일러. ILP64 인터페이스를 사용해야 하는 경우 -dmkl_ilp64 컴파일러 플래그를 추가할 수 있습니다.
CPU별 옵션에 대한 정보를 보려면 icc –service를 실행하십시오. 그러면 Intel에서 no . 컴파일러 플래그.
mpopt='openmp' if v를 언급할 필요 없이 v 
return ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] 권장: Fortect
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<리>1. Fortect 다운로드 및 설치
최신 버전을 구입하는 경우 이 소스는 이미 intel.py로 대체되었습니다. 많은 최적화 컴파일러 플래그의 사용을 탐색할 수 있습니다.
<예비 <코드>$python setup.py config --compiler=intelem --compiler=intelem build_clib build_ext --compiler=intelem 설치 <예비 <코드>$python setup.py config –compiler=intel build_clib –compiler=intel build_ext –compiler=intel 설치 
조정은 “intel”이 ia32에 대해 선택되고 “intelem”이 intel64에 대해 선택된다는 것입니다.
가속 > 사람은 MKL이 확실히 훨씬 빠르다는 것을 의미합니다. 속도 향상 < 0은 많은 "표준" numpy(openBLAS 사용)가 더 크다는 것을 나타냅니다. 보시다시피 차이가 적을 수 있습니다. 일부 기능의 경우 약간의 속도 향상(~1.1x)이 있습니다.
--prefix= 사용자가 선택한 제출 페이지에 소프트웨어 패키지를 설치하려는 경우. 이 경우 numpy를 성공적으로 조립한 후 전체 설치 폴더를 가리키는 이 반응형 PYT 환경HONPATH를 내보내야 합니다.
바로 아래 거리에서 인텔 MKL이 테스트한 일부 기능에서 OpenBLAS보다 성능이 우수함을 알 수 있습니다. 사실, Intel을 사용한 매트릭스 요소 스케줄링은 8배 이상 더 빠릅니다! fftn은 OpenBLAS를 하이킹하는 numpy보다 10배 빠릅니다.
$export PYTHONPATH=/lib64/pythonx.x/site-packages <예비 <코드>$python setup.py config –fcompiler=intelem –compiler=intelem build_clib –fcompiler=intelem –compiler=intelem build_ext –fcompiler=intelem –compiler=intelem 설치
$python setup.py config --compiler=intel --fcompiler=intel build_clib --compiler=intel --fcompiler=intel build_ext --compiler=intel --fcompiler=intel 설치 프로그램 $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$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_PATH는 기본 항목과 다른 디렉터리에 있는 Intel MKL 및 Intel Composer XE를 설치한 경우 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 우리가 여전히 작동하는 것으로 확인된 유일한 솔루션은 현재 LD_RUN_PATH 변수를 설정하는 좋은 견고한 특정 환경에서 Python, NumPy 및 SciPy를 만드는 것입니다. 예를 들어 이 ia32 플랫폼의 경우:
<예비 <코드>$export LD_RUN_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
기본적으로 np numpy 가져오기가져오기 시간N = 6천M=10000 k_list = [64, 80, 90 예, 104, 120, 112, 128, 백사십사, 백사십, 176, 192, 200, 208, 224, 240 더하기, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): 반환 M*N*(2.0*K-1.0) - 1000**3 np.show_config() k_list의 K: 특정은 np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False)와 같습니다. B는 np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False)를 의미합니다. = 모든 np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B는 np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False)와 같습니다. C u003d a 3 . 비 시작 = time.time() C는 A*B와 같습니다. C u003d A * B C u003d A * B C는 A*B를 지원하는 것과 같습니다. C u003d A * B 종료는 time.time()과 일치합니다. tm은 (종료 시작) 또는 5.0과 같습니다. 인쇄('0:4, 1:9.7, 2:9.7'.format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm)) 이 소프트웨어를 다운로드하고 몇 분 안에 PC를 수정하십시오. 년Oleacc H Error
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Error Oleacc H
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Oleacc H Fehler
Oshibka Oleacc H
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