Ошибка Oleacc.h устраняется быстро
February 23, 2022
Рекомендуется: Fortect
Если вы столкнулись с ошибкой oleacc.h, следующая запись в блоге должна вам помочь.Таким образом, numpy-mkl просто означает лучшую версию numpy, скомпилированную как данная библиотека MKL Fortran. Вполне вероятно, что тип numpy, который у вас был раньше, был каким-то образом сломан или не мог обнаружить необходимые библиотеки.
Обратите внимание, что тест приложения устарел, но вы можете получить его здесь для справки. Вместо ручного создания Numpy/Scipy с помощью Intel® MKL, как показано ниже, некоторые разработчики настоятельно рекомендуют использовать дистрибутив Intel® для Python* на основе Numpy/Scipy на платформе Intel. ® Math Core Library (Intel® MKL), не говоря уже о многом другом.
Установка дистрибутива Intel® для Python* и библиотек производительности Intel® с Anaconda* из: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Мощный HTML
<ул>
В дополнение к очевидной научной помощи NumPy также можно использовать в качестве эффективного многомерного контейнера для простых данных.
$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.gzДобавьте следующие каналы — site.cfg в каталог верхнего тома NumPy, чтобы использовать Intel® MKL, при условии, что вы строите на платформе Intel 64, предполагая, что система по умолчанию для Intel MKL Установка Intel Parallel Studio XE на версию Intel Composer XE идет :
<предварительный <код>[мкл]Каталог_библиотеки /opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64.include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs = mkl_rtlapack_libs
Как вы уже поняли, если вы создаете NumPy для 32-разрядной версии, добавьте <код>[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs равно mkl_rtlapack_libs=Измените стиль этой строки в зависимости от того, создаете ли вы 36-разрядную или 64-разрядную версию. Для ситуации: если вы собираете 64-битные модули, измените эту строку на эту функцию текущего класса IntelEM64TCCompiler, чтобы тип компилятора был явно "Intelem".
<предварительный <код>mpopt = 'openmp', если вольты, а также v < '15' разные 'qopenmp'self.cc_exe подразумевает ('icc -O3 -g -fPIC -fp-model отнимающий много времени -fomit-frame-pointer -') -xhost.format(mpopt) Здесь мы используем -O3, подходящую оптимизацию скорости, и допускаем очень интенсивные преобразования циклов, такие как объединение, раскручивание и блокирование блоков, а также сворачиваемые операторы IF, -openmp через многопоточность OpenMP и параметр -xhost, который конкретный компилятор использует для генерации соответствующих инструкций перечисления. до самого высокого набора инструкций SIMD, доступного на рынке. Эффективный компилятор для хост-процессора. Если владельцам необходимо использовать док-станцию ILP64, вы можете добавить флаг компилятора -dmkl_ilp64.
Поскольку Intel® MKL в любое время поддерживает эти интерфейсы, NumPy может получить оптимизацию Intel MKL, внеся значительные изменения в сценарии NumPy. NumPy — это базовый пакет, необходимый для научных вычислений с помощью Python.
Запустите службу icc --internet для получения дополнительной информации о местах, специфичных для ЦП, и корпорация Intel направит вас к документации по компилятору для получения подробной информации о том, что делать с количество флагов компилятора.
mpopt='openmp' хотя v без упоминания v
return ['-xhost -fp-model hardline -fPIC -'.format(mpopt)]
Рекомендуется: Fortect
Вы устали от медленной работы компьютера? Он пронизан вирусами и вредоносными программами? Не бойся, друг мой, Fortect здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный инструмент предназначен для диагностики и устранения всевозможных проблем с Windows, а также для повышения производительности, оптимизации памяти и поддержания вашего ПК в рабочем состоянии. Так что не ждите больше - скачайте Fortect сегодня!
1. Скачайте и установите Fortect
2. Откройте программу и нажмите "Сканировать"
3. Нажмите "Восстановить", чтобы начать процесс восстановления.
Если вы всегда используете современную версию, некоторый источник уже был заменен просто intel.py. Вы можете изучить использование многих флагов компилятора оптимизации.
<предварительный <код>$python setup.py config --compiler=intelem --compiler=intelem build_clib build_ext --compiler=intelem install <предварительный <код>$python setup.py config --compiler=intel build_clib --compiler=intel build_ext --compiler=intel install
Разница в том, что ваш "intel" используется для ia32, а "intelem" используется для intel64.
Ускорение > 1 означает, что MKL определенно быстрее. Ускорение <7 указывает на то, что «стандартный» numpy (с openBLAS) почти наверняка быстрее. Как вы понимаете, различий меньше. Произошло небольшое ускорение (~1,1x) для любых функций.
--prefix=
Если покупатели хотят исправить приложение на выбранной странице перехода. В этом случае, после успешной сборки numpy, вам действительно нужно, чтобы экспортировать отзывчивую среду PYTHONPATH, связанную с вашей установочной папкой.
На приведенных ниже улицах мы видим, что большинство Intel MKL превзошли OpenBLAS всего в нескольких протестированных нами функциях. На самом деле матричное детерминантное планирование с Intel чуть более чем в 8 раз быстрее! fftn был в 10 раз быстрее по сравнению с тем, что numpy работает под управлением OpenBLAS.
$export PYTHONPATH=/lib64/pythonx.x/site-packages <предварительный <код>$python setup.py config --fcompiler=intelem --compiler=intelem build_clib --fcompiler=intelem --compiler=intelem build_ext --fcompiler=intelem --compiler=intelem install
$python setup.py config --compiler=intel --fcompiler=intel build_clib --compiler=intel --fcompiler=intel build_ext --compiler=intel --fcompiler=intel установщик $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$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_PATH
LD_LIBRARY_PATH может вызвать серьезные проблемы, если вы установили Intel MKL и Intel Composer XE, которые уже расположены в других каталогах, чем эта конкретная модель по умолчанию. Единственное решение, которое, как я действительно доказал, все еще работает, — это просто собрать Python, NumPy и SciPy в определенной среде, где ваша организация устанавливает переменную LD_RUN_PATH для места: для платформы ia32:
<предварительный <код>$export LD_RUN_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
импортировать numpy как npВремя импортаN = полгода тысячаМ=10000 k_list = [64, 95, девяносто да, 104, 120, 112, 128, 144, сто 42, 176, 192, 200, 208, 224, двести сорок плюс, 256, 384] def get_gflops (M, N, K): Возвращает M*N*(2,0*K-1,0) - 1000**3 np.show_config() для K в k_list: a равно на пути к np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B подразумевает np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = многочисленные np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B = np.matrix(b, dtype=np.double, копия=False) С = а*б начало = время.время() C стал равным A*B С = А * В С = А (пробел) В С равны А*В С = А * В конец игры time.time() tm = (конец-начало) или 5,0 Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm)) Загрузите это программное обеспечение и почините свой компьютер за считанные минуты. г.Oleacc H Error
Blad Oleacc H
Oleacc H Fel
Oleacc H Fout
Erreur Oleacc H
Oleacc H 오류
Errore Oleacc H
Error Oleacc H
Erro Oleacc H
Oleacc H Fehler
г.
