【笔记】【原】Ubuntu Linux 12.04 64位下Intel Math Kernel Library (MKL) 2013安装以及使用
2015-04-16 16:25
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原文链接:/article/5903069.html
转载请注明出处。
实验环境: Ubuntu 12.04 LTS 64位
安装软件: 仅记录2013版 新版本类似
常常在论文中看到Deep Learning方法实现是使用英特尔的MKL库加速矩阵运算。跟着师兄的脚步,快快安装起来~
*安装与配置*
1. 注册
在Intel官网上,注册一个帐号。我使用学校edu的邮箱,申请到了Math Kernel Library(MKL)的免费下载权(MKL的位置比较深,需要好好找一下)。稍后,Intel会发来一封邮件,里边包含软件的注册码,同时会附上下载链接。内容大致如下图
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219205048257-1976238954.png)
2. 下载
点击邮件中的下载链接即可下载压缩包。大致1G多。
3. 解压 安装
把压缩包解压,进入该文件夹。运行脚本进行安装:
4. 跟着提示一步步走
先是欢迎提示,显示了安装的流程:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219205724991-1394451282.png)
接着需要接受证书:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210207382-2119440708.png)
然后按照提示输入刚才邮件中的序列号,回车后提示激活成功:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210221350-1287470582.png)
我同意了参与软件改善计划:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210307678-1617911995.png)
然后选择安装路径,我使用了默认路径/opt/intel/,里边如果有东西,就会无视不同名文件和目录并覆盖同名文件和目录:(建议备份该路径原有的文件)
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210317725-1889387045.png)
之后有一个可选步骤,安装程序会检测系统环境,提示要得到最佳体验需要的先验程序,我选择忽略缺少的项目:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210326413-678862991.png)
接着就开始安装:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210335100-1388929680.png)
几分钟之后,安装完毕,提示了一些关于软件使用的内容,建议留做以后参考:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210343975-2037369737.png)
5. 配置
添加动态路径。 用管理员权限编辑文件 /etc/ld.so.conf .在其中加入文件刚刚安装的MKL的lib路径。我的路径是 /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/compiler/lib/intel64 。
然后是新配置生效:
*使用*
1.运行自带例子
到路径 /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/mkl/examples/cblas中,尝试编译运行自带的cblas程序。这一步用于验证安装是否成功。
根据Makefile中的提示,用下面命令编译程序:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219212332991-2013479096.png)
编译结束后,出现 _results 文件夹。可以自行查看里边的可执行文件。
b2.书写自己的makefile
根据刚才终端中输出的编译过程,我们可以学习到如何编译使用了MKL CBLAS的代码。如下图绿色框
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219212641288-1475977954.png)
安装到此为止~~ 终于可以使用MKL CBLAS了!
其他:
source /opt/intel/ composer_xe_2013.5.192
添加环境变量
/etc/profile
======== 2015-12-19 更新============
同样的方法在Ubuntu 14.04.3 LTS上试验有效。
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实验环境: Ubuntu 12.04 LTS 64位
安装软件: 仅记录2013版 新版本类似
常常在论文中看到Deep Learning方法实现是使用英特尔的MKL库加速矩阵运算。跟着师兄的脚步,快快安装起来~
*安装与配置*
1. 注册
在Intel官网上,注册一个帐号。我使用学校edu的邮箱,申请到了Math Kernel Library(MKL)的免费下载权(MKL的位置比较深,需要好好找一下)。稍后,Intel会发来一封邮件,里边包含软件的注册码,同时会附上下载链接。内容大致如下图
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219205048257-1976238954.png)
2. 下载
点击邮件中的下载链接即可下载压缩包。大致1G多。
3. 解压 安装
把压缩包解压,进入该文件夹。运行脚本进行安装:
sudo ./install.sh
4. 跟着提示一步步走
先是欢迎提示,显示了安装的流程:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219205724991-1394451282.png)
接着需要接受证书:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210207382-2119440708.png)
然后按照提示输入刚才邮件中的序列号,回车后提示激活成功:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210221350-1287470582.png)
我同意了参与软件改善计划:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210307678-1617911995.png)
然后选择安装路径,我使用了默认路径/opt/intel/,里边如果有东西,就会无视不同名文件和目录并覆盖同名文件和目录:(建议备份该路径原有的文件)
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210317725-1889387045.png)
之后有一个可选步骤,安装程序会检测系统环境,提示要得到最佳体验需要的先验程序,我选择忽略缺少的项目:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210326413-678862991.png)
接着就开始安装:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210335100-1388929680.png)
几分钟之后,安装完毕,提示了一些关于软件使用的内容,建议留做以后参考:
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219210343975-2037369737.png)
5. 配置
添加动态路径。 用管理员权限编辑文件 /etc/ld.so.conf .在其中加入文件刚刚安装的MKL的lib路径。我的路径是 /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/compiler/lib/intel64 。
然后是新配置生效:
sudo ldconfig
*使用*
1.运行自带例子
到路径 /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/mkl/examples/cblas中,尝试编译运行自带的cblas程序。这一步用于验证安装是否成功。
根据Makefile中的提示,用下面命令编译程序:
sudo make libintel64 compiler=gnu
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219212332991-2013479096.png)
编译结束后,出现 _results 文件夹。可以自行查看里边的可执行文件。
b2.书写自己的makefile
根据刚才终端中输出的编译过程,我们可以学习到如何编译使用了MKL CBLAS的代码。如下图绿色框
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/699706/201512/699706-20151219212641288-1475977954.png)
安装到此为止~~ 终于可以使用MKL CBLAS了!
其他:
source /opt/intel/ composer_xe_2013.5.192
添加环境变量
/etc/profile
======== 2015-12-19 更新============
同样的方法在Ubuntu 14.04.3 LTS上试验有效。
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