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Python: Intel MKL版numpyをanaconda有償化の影響を回避しながら手軽にインストールする - 猫になりたい
（以下の情報はすべて記事執筆時（2021/04）のものです） この記事ではanaconda有償化の影響を回避しながら高速化されたIntel MKL版のnumpyを簡単にインストールする方法を解説します。 2020/04にanacondaが大規模商用利用ではanacondaとdefaultsチャンネルの使用を有償化したことは有名かと思います。 これにより仕事でIntel MKL版numpyを手軽にインストール出来なくなりそうだったので、利用規約に抵触しない形で簡単にIntel MKL版numpyをインストールする方法を調べ、まとめました。 scipy、scikit-learnの高速化版も見つけた方法でインストールが可能です。 尚、各位このブログを鵜呑みにするのではなく利用規約（Terms of Service）を各自で確認する様にして下さい。 TL;DR intelチャンネル版のnumpyの
MKLについて Intel® oneAPI Math Kernel Library （以下単にMKLと略します）は高度にベクトル化およびスレッド化された線形代数、高速フーリエ変換 (FFT)、ベクトル演算関数、統計関数を含む数値演算ライブラリです。 アプリケーションがBLASやLAPACKのルーチンを呼び出しているのであれば、MKLに置き換えることで性能を大幅に向上させることが期待できます。 まずは結論から 次のスクリプトを実行するだけです。 numpy と scipy をMKLをリンクしてリビルドしてくれます。 #!/bin/bash PYPI_CACHE_DIR=$HOME/cache/pypi # ---- YOU MAY NOT NEED TO EDIT BELLOWS ---------- __AUTHOR__="Goichi Iisaka" __VERSION__="1.0"
MKL版のnumpyを使ってみたら爆速だった（Core i9 9900K, Core i9 10980XE, Ryzen 9 3900X） - Qiita
MKL版のnumpyを使ってみたら爆速だった（Core i9 9900K, Core i9 10980XE, Ryzen 9 3900X）PythonnumpymklRyzen10980XE AMD Ryzenでそのままnumpyを動かすと遅くなるので、mklを利用できるnumpyをインストール必要があることを知りました。 どの程度変わるのか手元の環境で確認したら、Intel版でも爆速になったので、インストール手順と合わせてパフォーマンス比較結果をまとめたいと思います。 環境 Xeon E5-1650 v4 CPU : Xeon E5-1650 v4 6C/12T @3.6GHz RAM : DDR4-2133 8GB x 8 (Total 64GB) OS : Ubuntu 20.04 (Docker)
numpy で MKL を使う - Qiita
Intel Math Kernel Library (MKL) というのは, Intel 製の高速な数値計算ライブラリ. MKL の Ubuntu へのインストール方法はここに書いた. numpy, scipy で MKL を使う Anaconda を使っている場合は初めから mkl が入っているので特に何もしなくてもよい. そうでない場合は下記のようにすることで MKL にリンクできる. numpy, scipy が MKL にリンクされているか確認 >>> import numpy as np >>> np.show_config() blas_mkl_info: NOT AVAILABLE blis_info: NOT AVAILABLE openblas_info: libraries = ['openblas', 'openblas'] library_dirs = ['/usr
Intel MKL は Intel 社が開発した, Intel 製 CPU でのみ動作する高速な数値処理ライブラリです. 線型代数演算や FFT などが含まれます. Numpy/SciPy は標準で線型代数演算に openblas を利用しますが, Intel MKL を使用すると処理が高速になります. 本記事の内容は Debian 10 (native/WSL) で Python 3.8.0 を用いて検証しました. ※公式には Debian は 8 または 9 のみサポートされていて Debian 10 はサポート外です. [CentOS 7.7 での結果を追記しました. 2019-11-13] 2021-04-07 追記 本記事の内容は古くなっています. 最新の情報は WSL2でPython環境構築 (2021年3月版) をご覧ください. Intel MKL のインストール ダウンロー
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MKL版NumPy, SciPy をビルドする方法(お手軽バージョン) - Qiita
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NumPy/SciPy で Intel MKL を利用する (2019年11月版) - Qiita
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