Intel MKL

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本项目基于 Intel Xeon 和 Xeon Phi 架构实现了深度神经网络的训练和精度检验。项目实现了并行的堆叠自动编码器和受限玻尔兹曼机 (RBM) 训练算法，并结合 Softmax 分类器神经网络进行精度评估。 算法实现: 采用斯坦福大学深度学习教程提供的 Matlab 框架实现堆叠自动编码器。 使用 Steepest Descent 算法计算梯度。 平台支持: 支持 Intel Xeon 多核平台和 Intel Xeon Phi 多核平台。 Xeon Phi 平台需使用 -mmic 编译选项编译程序。 可通过修改源代码和 consts.h 文件中的 OpenMP 参数优化 Xeon Phi 平台性能。 精度检验: 程序加载训练数据集和测试数据集，并使用堆叠自动编码器算法训练神经网络。 在测试数据集上评估训练好的网络并计算分类精度。 代码库: Intel Xeon 和 Intel Xeon Phi 平台共享相同的代码库。

Matlab开发中集成Intel Fortran 9.1的MEX选项文件建议。

Intel目前的MKL版本为11.3.1，然而MATLAB使用的仍是11.1.1。若需在MATLAB中使用最新版本，可通过批处理脚本自动化该过程。在Windows环境下，您需执行以下命令：cd \"C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\mkl\bin\\", 然后调用 mklvars.bat intel64，设置 BLAS_VERSION=mkl_rt.dll 和 LAPACK_VERSION=mkl_rt.dll，并执行 \"C:\Program Files\MATLAB\R2014b\bin\matlab.exe\"。若使用开始菜单快捷方式启动MATLAB，则将使用其自带的MKL版本。

在Python编程领域，numpy是一款不可或缺的科学计算库，专为高性能数值计算而设计，特别在处理大型多维数组和矩阵时表现卓越。numpy1.13.1+mkl版本集成了Intel的Math Kernel Library (MKL)，进一步优化了计算性能，特别针对Python 3.5环境和64位Windows系统的AMD64架构，确保了高效运行。numpy的核心是ndarray对象，支持广播功能，允许不同形状的数组进行运算，极大提高了代码的简洁性和效率。此外，numpy还提供基本的数学运算、统计函数、排序、索引和切片操作，为数据处理提供了便利。Intel的Math Kernel Library (MKL)包含了一系列优化的数学和科学计算算法，如快速傅里叶变换(FFT)、线性代数和随机数生成，与numpy结合使用时，充分发挥多核CPU的计算能力，尤其对密集型计算任务性能提升显著。numpy-1.13.1+mkl-cp35m-win_amd64.whl是预编译的Python wheel包，可通过pip直接安装，无需用户自行编译，简化了安装过程。numpy经常与scipy、matplotlib和pandas等科学计算库配合使用，形成强大的数据分析和可视化工具链。scipy提供了更多数值方法和科学计算功能，如插值、优化和信号处理；matplotlib用于数据可视化，创建各种图表；pandas提供了数据清洗、处理和分析的功能。总结来说，numpy1.13.1+mkl-ccp35m-win_amd64在Python 3.5的Windows平台上是理想的数值计算选择，结合MKL的性能优化，能够高效处理大数据量，广泛应用于科学计算。

最近，Oracle和Intel公司进行了针对MySQL集群的最新基准测试。这些测试评估配备最新Intel® Xeon® E5系列处理器的普通服务器集群上数据库读写操作的性能扩展情况。

svr matlab代码下载libsvmintel fork专为Intel CPU优化。此分支改进了SVM内核矩阵计算，充分利用现代Intel CPU的大内存带宽和浮点SIMD支持。保留了LIBSVM的所有原始接口（命令行、Matlab、Python），支持线性、多项式、RBF和sigmoid等基本内核类型，同时支持稀疏和密集特征模式。然而，该优化主要针对密集特征设计，不支持收缩操作。要禁用此优化，需通过参数-h 0设置。测试结果显示，libsvmintel在性能上显著加速，如表中所示。选择使用LIBSVM或libsvmintel可通过编译器开关USE_SVM_INTEL完成。浮点精度由Dfloat类型定义，支持LIBSVM和libsvmintel的双精度与单精度支持向量机类型。