インテル® oneMKL 2024

工学、科学、金融系アプリケーションのパフォーマンスの向上を図る数値演算ライブラリーです。
インテル® oneAPI ベース・ツールキットに同梱されています。

関連情報
[お知らせ一覧]

すぐに利用でき、優れたパフォーマンスを実現

インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) には、パフォーマンスの向上と開発時間の短縮に役立つ豊富なルーチンが含まれています。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、そして統計関数を含んでいます。

プロセッサーの処理能力のすべてを活用する最も簡単な方法は、その潜在能力を引き出すように設計された最適化済みの数学ライブラリーを使用することです。コンパイラーも、手動で最適化されたライブラリーが引き出すパフォーマンス・レベルには敵いません。アプリケーションが BLAS や LAPACK 関数を使用しているのであれば、インテルおよび互換プロセッサーでパフォーマンスを更に向上するために、簡単なインテル® oneMKL への再リンクをお試しください。

インテルでは、開発者がすぐに利用できるよう、ランタイムの再配布権が含まれる関数群を開発しており、開発者から寄せられた要望をもとに、機能追加を進めます。インテル® oneMKL を使用することで、開発したコードを将来の世代のインテル ® プロセッサーでも最小限の労力で適切に実行できるため、長期に渡り開発、デバッグそして保守時間を節約できます。

詳細・新機能 技術情報

スイート製品に同梱

インテル® IPP は単体で販売されておりません。以下製品に同梱されます。

インテル® oneAPI ベース・ツールキット

1 つのプログラミング・モデルで複数のアーキテクチャー (CPU、GPU、FPGA) にわたって高いパフォーマンスを発揮できるコードの開発を支援します。

インテル® oneAPI ベース & HPC ツールキット

C/C++、Fortran コンパイラーと MPI 開発ツールにより、CPU およびアクセラレーターまたはそれらのクラスターへ最適化された HPC アプリケーションの開発を支援します。

インテル® oneAPI ベース & レンダリング・ツールキット

さまざまなレンダリング・ツールにより、優れたビジュアライゼーション・アプリケーションやソリューションの開発を支援します。

バージョン 2024 新機能

主に以下の変更・機能が追加されました。
詳細は、リリースノートおよび インテル社公開の情報を参照ください。

  • BLAS および類似の拡張
    • レベル 3 ルーチンの新しい代替演算モード機能により、パフォーマンスが向上します。パフォーマンス向上の影響により、精度が低下する可能性があります。
    • 出力行列を置換ではなく更新する加算演算をサポートする omatadd のより柔軟な実装が適用されました。
    • BLAS の類似拡張向けに、omatcopy、imatcopy、omatadd、およびそれらのバッチ変数の引数チェックとエラーメッセージが改善されました。
    • インテルの GPU におけるレベル 2 および レベル 3 ルーチンのパフォーマンスを向上しました。
  • LAPACK
    • SYCL* USM API に TRTRI (三角逆行列) が導入されました。
    • 出力行列を置換ではなく更新する加算演算をサポートする omatadd のより柔軟な実装が適用されました。
    • GPU で単精度および倍精度の複雑なケースをサポートするために、GELS_BATCH ストライド機能および C/Fortran OpenMP* オフロード API 向けの SYCL* インターフェイスが拡張されました。転置されたケースはサポートされていないことにご留意ください。
    • インテルの GPU における getrs_batch グループおよびインプレース getri_batch ストライド SYCL* API のパフォーマンスが向上しました。
    • OpenMP* スレッドを使用する CPU での ?GETRI、?POTRI、および ?TRTRI の逆ルーチンのパフォーマンスが向上しました。
  • Sparse
    • 新しいインプレース疎行列ソート C++ SYCL API である oneapi::mkl::sparse::sort_matrix() を追加しました。Oneapi::mkl::sparse::matmat() および mkl_sparse_sp2m() C OpenMP からの出力スパース行列のソートは保証せず、より高いパフォーマンスと必要なときだけソートする柔軟性を提供します。
    • oneapi::mkl::transpose::nontrans と oneapi::mkl::transpose::trans の操作をサポートする新しいアウトオブプレース・スパースの疎行列コピー/トランスポーズ C++ SYCL API、 oneapi::mkl::sparse::omatcopy() を追加しました。
    • 新しい C/Fortran Inspector-Executor Sparse BLAS API である mkl_sparse_set_sorv_hint() および x と b がベクトルで A が CSR 形式の疎行列の行列システム Ax = b に対して SOR 前提条件を適用するために最適化した逐次アルゴリズムを提供する mkl_sparse_?_sorv() を追加しました。
    • インテル® GPU における C++ SYCL API oneapi::mkl::sparse::gemm() のパフォーマンスを改善しました。
    • インテル® GPU における C++ SYCL API oneapi::mkl::sparse::matmat() のパフォーマンスを改善しました。
  • DFT
    • DFT SYCL API (oneapi::mkl::dft::descriptor::set_workspace) を拡張し、GPU 上の FFT 計算に使用するテンポラリー・メモリーをユーザーが管理できるようにしました。
    • FFTW3 API を用いた 1/2/3D 実数 FFT の C 言語 OpenMP オフロード機能を有効化しました。
    • C および Fortran DFTi と FFTW3 OpenMP オフロードの OpenMP 5.1 ディスパッチ・コンストラクトのサポートが可能になりました。
    • 非推奨の実数 FFT パック・ストレージ・フォーマットのサポートを廃止しました。
    • CPU における 1/2 次元複素数スケーリング FFT のパフォーマンスを改善しました。
  • Vector Math
    • 新しいデバイス API を通してユーザーカーネルからの呼び出しをサポートしました。 ツールチェーンの制限により、スタティック・リンクのみをサポートしています。
    • 新しい sycl::span API をサポートしました。このインタフェースは、スタックとヒープを含むすべてのタイプのポインターからスパンを受け付けます。
    • 倍精度相補誤差関数 (erfc) により、インテル® GPU の性能が改善されました。
    • インテル® GPU用の倍精度ガンマ関数 (tgamma) を追加しました。
    • OpenMP オフロードのインターオペラビリティー・レイヤーを再構築し、稀に発生する不安定性を排除しました。
  • Vector Statistics
    • sycl::span 多項式、poisson_v および gaussian_mv 乱数分布のための API を導入しました。
  • Library Engineering
    • mkl_sycl ダイナミック・ライブラリーの最新バージョンは v3 です (Linux では libmkl_sycl.so.3、Windows では mkl_sycl.3.dll)。

総合的な数学機能 – 広範囲なアプリケーションの要求をカバー

インテル® oneMKL 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、そして統計関数を含んでいます。単一の C および Fortran の API 呼び出しにより、これらの関数は自動的にコードパスが選択され、過去、現在そして将来のプロセッサー・アーキテクチャーにスケールできます。クラスター版の LAPACK、FFT およびスパースソルバーには、MPI ベースの分散メモリー演算サポートが含まれます。

標準 API – 簡単にコードに統合でき、パフォーマンス向上を実現

最小限のコード変更で他のライブラリーから切り替えられるよう、インテル® oneMKL はデファクト・スタンダードとなっている API を採用しています。これにより、単純に関数を置き換えるか再リンクすることで、迅速にそして容易にアプリケーションのパフォーマンスを向上できます。

単純にインテル® oneMKL の LAPACK (線形代数パッケージ) に置き換えることで、500% 以上の性能向上が達成できた例もあります。業界標準の BLAS と LAPACK 線形代数 API に加えて、インテル® oneMKL は高速フーリエ変換向けの MIT FFTW C インターフェイスをサポートしています。

過去、現在そして将来のプロセッサーに渡って最高のパフォーマンスとスケーラビリティーを実現 – 容易にそして自動的に

インテル® oneMKL は、単一の C もしくは Fortran API に、各世代のインテルおよび互換プロセッサー向けに最適化された、複数のコードパスを実装します。アプリケーション開発者によりコード分岐がないことが要求されますが、インテル® MKL は、最大限のパフォーマンスを得るため最良のコードパスを利用します。新たに最適化されたコードパスは、将来のプロセッサーがリリースされる前に同じ API の配下に追加されるため、開発者は新しいバージョンのインテル® MKL にリンクするだけで、アプリケーションは最新のプロセッサー・アーキテクチャーを最大限に活用する準備を整えることができます。

開発者の要求に柔軟に対応

開発者が達成しなければならない多くの要件は、時に競合し合い、調整しなければいけないことがあります。可能な限り高いアプリケーションのパフォーマンスと一貫性のある浮動小数点の結果は必要ですか? 高速なベクトル演算関数パフォーマンスを必要とするが、精度は求めませんか?

インテル® oneMKL は、必要に応じて以下のようなトレードオフを制御できます。

  • 結果の一貫性とパフォーマンス
  • 精度とパフォーマンス
  • コンパイラー、リンカーおよびスレッドモデル
  • 言語とオペレーティング・システム

また、多くの開発者が使用するコンパイラー、言語、オペレーティング・システム、リンク方法、そしてスレッドモデルと互換性があります。複数の環境をサポートするため、開発者はライブラリー使用の習得も管理方法もインテル® MKL のみを考慮すれば良く効率的です。

線形代数

インテル® oneMKL の高度に最適化された BLAS および BLAS のような拡張機能を使用すると、高性能コンピューティング、機械学習、その他の分野のアプリケーションでパフォーマンス・アドバンテージが得られます。
低レベルの線形代数ルーチンは、ベクトルと行列で動作し、次のような業界標準の BLAS 演算と互換性があります。

  • レベル 1 : ベクトル - ベクトル演算
  • レベル 2 : 行列 - ベクトル演算
  • レベル 3 : 行列 - 行列演算

インテル® oneMKL には、多くの BLAS のような拡張機能も含まれています。

  • 三角 GEMM ルーチン : 行列 - 行列演算を行うが、上三角部分または下三角部分のみの結果行列を更新
  • バッチ GEMM ルーチン : 複数の GEMM 操作を並行して実行
  • パックされた GEMM ルーチン : 複数の GEMM 操作にまたがる内部パッキングコストを償却

高速フーリエ変換 (FFT)

複数のニーズに対する FFT
FFT は 一、二、または三次元で機能し、混合基数をサポートします (2 の累乗に限定されません)。 これらの FFT 関数の分散バージョンはクラスター上で使用されます。 サポートされる機能は次のとおりです。

  • 単精度および倍精度の一次元バージョン
  • 任意の長さの多次元、複素数間、実数-複素数間、実数 - 実数間の変換
  • 業界標準の API との互換性のための FFTW インターフェイス

クラスター向けのフーリエ変換関数
単一ノードのパフォーマンスが不十分な場合は、コンピューティング・ノードのクラスター全体で、分散コンピューティングをサポートします。

ディープニューラルネットワーク

パフォーマンス&ネットワーク・ プリミティブ
インテル® アーキテクチャー向けに最適化されたディープ・ラーニング・アプリケーションを開発するには、パフォーマンス・プリミティブのコレクションを使用してください。
インテル ® MKL ライブラリーは、AlexNet、Visual Geometry Group、GoogLeNet、および ResNet* を含む、画像認識トポロジーを高速化するために最も一般的に使用されるプリミティブをサポートします。
本製品には、回旋、内積、プール、正規化、アクティベーション・プリミティブが含まれます。一般的に、これらの関数は、Caffe*、Theano*、Torch* などの一般的なディープ・ラーニング・フレームワークの計算集中的な部分を高速化するために使用されます。

インテル® oneMKL に加えて、ディープ・ニューラル・ネットワーク (DNN) プリミティブのオープンソース版も利用できます。

パフォーマンス・ベンチマーク
インテル® oneMKL を使用した結果、時間の経過とともにパフォーマンスの傾向が改善され、アプリケーションでどの機能を使用するかについて、実績に基づいた決定を下すことができます。

ベクトル統計とデータ適合

インテル® oneMKL は、金融工学、ライフサイエンス、エンジニアリング・シミュレーション、データベースなどのアプリケーションの操作を高速化します。モンテカルロ・アプリケーションのパフォーマンスが向上し、乱数ジェネレーター、確率分布、および並列計算のための機能が提供されます。
Mersenne Twister や Niederreiter などの乱数ジェネレーターと、均一分布、ガウス分布、指数分布などのさまざまな確率分布に組み合わせます。

インテル® oneMKL は、インコアとアウトオブコアの両方に対応した統計分析用のハイレベルなコア/ビルディング・ブロックも提供します。これらの統計関数には、以下が含まれます。

  • 基本統計の計算
  • 依存関係の予測
  • 外れ値の検出
  • 欠測値の置換

インテル® oneMKL には、一次補間用の豊富なスプライン関数のセットが含まれています。これらの関数は、データ解析 (例: ヒストグラム)、ジオメトリー・モデリング、面近似を含む、さまざまなアプリケーションで役立ちます。スプラインには、線形、平方、立方、ルックアップ、ベーシス( B スプライン)、単調、階段状、定数、ユーザ定義です。


乱数ジェネレーター・ベンチマーク
ベンチマーク・データを使用して、アプリケーションで使用する関数について実績に基づいた決定を下しましょう。ベンチマークでは、ビルドイン C rand() 関数と比較して、乱数ジェネレーターのパフォーマンスが向上していることを示しています。

ベクトル演算およびその他のソルバー

インテル® oneMKL には、計算集約的な数学関数を高速化するベクトル数学ライブラリーが含まれています。 このライブラリーは、単精度および倍精度の要件、実数および複素数、および計算タイプを処理します。 基本ベクトル算術演算には、要素ごとの加算、減算、乗算、除算、および共役が含まれます。 丸め演算には、floor、ceil、および最も近い整数が含まれます。

含まれるその他の機能:
  • 累乗
  • 平方根
  • 逆数
  • 対数
  • 三角関数/三角法
  • 双曲線(逆)エラーと累積正規分布
  • パックおよびアンパック
  • 信頼領域アルゴリズム
  • 部分微分方程式

強化された機能:

  • 正確性
  • 非正規数処理
  • エラーモード制御

インテル® パフォーマンス・ライブラリーによるマシンラーニングの高速化

インテル® oneMKL は、データ解析ライブラリーであるインテル® DAAL と同じチームによって開発されています。このチームは、インテル® アーキテクチャー・ベースのシステムから最大限のパフォーマンスを引き出すため、インテル® プロセッサーの設計チームと協力しつつ作業を行っています。

基本的なデータ分析からマシンラーニングまで、開発で必要とするアルゴリズムにインテル® oneMKL とインテル® DAAL を役立てることができます。

インテル® Core™
プロセッサー
インテル® Xeon®
プロセッサー
インテル® Xeon Phi™
プロセッサー
BLAS
LAPACK
LINPACK N/A
高速フーリエ変換 (FFT)
スパース行列ベクトル乗算 (Sparse Matrix-Vector Multiplication : SpMV)
およびスパース・ソルバー
乱数ジェネレーター
(RNG : Random Number Generator)
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製品トレーニング

インテル® oneMKL、インテル® DAAL ライブラリーによるディープラーニングとマシンラーニングの促進

製品セミナーや関連イベントをご紹介。

米インテル社の製品情報を日本語に翻訳して公開中。

ビッグデータ解析やマシンラーニングのパフォーマンス向上を支援するデータ解析ライブラリーです。

ハードウェア要件

CPU
  • インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー
  • インテル® Xeon® プロセッサー・ファミリー
  • インテル® Xeon® スケーラブル・パフォーマンス・プロセッサー・ファミリー
GPU アクセラレーター
  • 第 11 世代インテル® またはそれ以降 Core® プロセッサー向けインテル® UHD グラフィックス
  • インテル® Iris® Xe MAX グラフィックス
  • インテル® Arc™ A シリーズ・グラフィックス
  • インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ
  • インテル® データセンター GPU マックス・シリーズ

ソフトウェア要件

オペレーティング・システム (ホスト/ターゲット)

Windows*

  • Windows* 10、11
  • Windows Server* 2019、2022

Linux*

  • Ubuntu* 20.04 LTS、22.04 LTS
  • Red Hat* Enterprise Linux* 8、9
  • SUSE Linux Enterprise Server (SLES)* 15 SP3、SP4、SP5
  • Debian* 11
  • Fedora* 37、38
  • Rocky Linux* 9
  • Amazon* Linux* 2022
  • WSL* 2
GPU アクセラレーター
  • 第 11 世代インテル® またはそれ以降 Core® プロセッサー向けインテル® UHD グラフィックス
    • Windows* 10、11
    • Ubuntu* 22.04 LTS
  • インテル® Iris® Xe MAX グラフィックスおよびインテル® Arc™ A シリーズ・グラフィックス
    • Windows* 10、11
    • Ubuntu* 22.04 LTS
  • インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ
    • Windows* 10、11
    • Windows Server* 2019, 2022
    • Ubuntu* 22.04 LTS
    • Red Hat* Enterprise Linux* 8.6、9.2
  • インテル® データセンター GPU マックス・シリーズ
    • Ubuntu* 22.04 LTS
    • Red Hat* Enterprise Linux* 9.2
    • SUSE Linux Enterprise Server (SLES)* 15 SP5

開発ツール

データ並列 C++ (DPC++)

Linux*

  • GNU* GCC v7.0 またはそれ以降
  • Clang 8 または 16
  • インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー 2024.X
  • インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル® oneTBB) 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® GPU 開発に必要なインテル® GPU ドライバーはこちらからインストールしてください。

Windows*

  • インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー 2024.X
  • インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル® oneTBB) 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® GPU 開発に必要なインテル® GPU ドライバーはこちらからインストールしてください。
C/C++、Fortran

Linux*

  • インテル® C++ コンパイラー・クラシック 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー 2024.X
  • インテル® Fortran コンパイラー 2024.X
  • インテル® C++ コンパイラー・クラシック 19.0 および 19.1
  • インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 19.0 および 19.1
  • GNU* コンパイラー・コレクション 5.x およびそれ以降
  • PGI* コンパイラー 19.10、20.4 および 23.7
  • インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル® oneTBB) 2021.1 またはそれ以降

Windows*

  • インテル® C++ コンパイラー・クラシック 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 2021.1 またはそれ以降
  • インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー 2024.X
  • インテル® Fortran コンパイラー 2024.X
  • インテル® C++ コンパイラー・クラシック 19.0 および 19.1
  • インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 19.0 および 19.1
  • PGI* コンパイラー 19.10 および 20.4
  • インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル® oneTBB) 2021.1 またはそれ以降
  • Microsoft Visual Studio* 2019
  • Microsoft Visual Studio* 2022

開発環境

データ並列 C++ (DPC++)、C/C++、Fortran

Eclipse*

  • Eclipse v4.9 またはそれ以降
  • Eclipse C/C++ 開発ツール (CDT) 9.3 またはそれ以降

Microsoft Visual Studio*

  • Microsoft Visual Studio* 2019
  • インテル® Inspector およびインテル® Advisor の使用を除き、Microsoft Visual Studio* 2022 Community Edition、Enterprise Edition および Professional Edition のうち、Desktop development with C++ のコンポーネントがインストールされているものがサポートされています。
  • 最新の情報は、製品または評価版に同梱されているリリースノートを参照ください。

お知らせ

2022年12月19日、インテル® oneMKL 2023 が同梱されるインテル® oneAPI 2023 の販売を開始しました。

過去に製品をご購入いただき、現在有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、すぐにバージョン 2023 を無料でダウンロードしてご利用いただけます。

2021年 12月 23日、インテル® oneMKL 2022 が同梱されるインテル® oneAPI 2022 の販売を開始しました。

過去に製品をご購入いただき、現在有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、すぐにバージョン 2022 を無料でダウンロードしてご利用いただけます。

2020年 12月 9日、インテル® oneMKL 2021 が同梱されるインテル® oneAPI 2021 の販売を開始しました。

過去に製品をご購入いただき、現在有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、すぐにバージョン 2021 を無料でダウンロードしてご利用いただけます。

2019年 12月 18日、インテル® oneMKL 2020 が同梱されるインテル® Parallel Studio XE 2020 の販売を開始しました。

過去に製品をご購入いただき、現在有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、すぐにバージョン 2020 を無料でダウンロードしてご利用いただけます。

2018年 9月 13日、インテル® oneMKL 2019 が同梱されるインテル® Parallel Studio XE 2019 の販売を開始しました。

過去に製品をご購入いただき、現在有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、すぐにバージョン 2019 を無料でダウンロードしてご利用いただけます。

インテル社の方針により、2014年 8月 26日 (火) を以って、インテル® oneMKL 単体製品の新規ライセンスの販売を終息しました。
インテル ® MKL の SSR および、本製品を含むバンドル製品の新規ライセンス、SSR は継続して販売いたします。

FAQ

必要なインテル® oneMKL のコピー数は、インテル® oneMKL API を使用してコードの記述、コンパイル、テストを行っている開発者の数と、コンパイルおよびリンクを行うビルドマシン (フルセットのインテル ® MKL 開発ツールが必要です) の数によって決まります。詳細は、 EULA を参照してください。

はい。インテル® oneMKL を購入すると、インテル® oneMKL の一部のファイルをアプリケーションとともに再配布する権利が得られます。インテル® MKL の評価版には、この権利は含まれません。再配布できるファイルは、製品ライセンス付きのインテル® oneMKL ディストリビューションに含まれている redist.txt にリストされています。

いいえ。コピーごとにロイヤルティーを支払う必要はありません。詳細は、インテル® oneMKL エンド・ユーザー・ソフトウェア使用許諾契約書 EULA を参照してください。

一般に、リンク可能なファイル (Windows ® では .DLL および .LIB ファイル、Linux* では .SO および .A ファイル) を再配布できます。インテル® MKL を購入 (またはサポートサービスを購入して更新) すると、再配布可能なファイルのリストを含む redist.txt ファイルが提供されます。インテル® MKL の評価版には、この権利は含まれません。詳細は、 EULA を参照してください。

EULA の Redistributables セクションで定義されているディレクトリーに含まれているファイルのコピーは無制限に再配布できます。

必要なインテル® oneMKL のコピー数は、インテル® oneMKL API を使用してコードの記述、コンパイル、テストを行っている開発者の数によって決まります。例えば、組織で 5 人の開発者がインテル® oneMKL を使用してコードを記述している場合、5 つのインテル® oneMKL ライセンスが必要です。詳細は、 EULA を参照してください。

必要なインテル® oneMKL のライセンス数は、組織でインテル® oneMKL を同時に使用する開発者とビルドマシンの数によって決まります。同時に使用するコピー数がライセンス数以下であれば、任意の数のマシンにインテル® MKL を配備してアプリケーションをビルド/テストできます。例えば、5 人の開発者が 10 台のマシンで同時にインテル® oneMKL を使用して開発とテストを行う場合、必要なインテル® MKL のライセンス数は 10 になります。詳細は、 EULA を参照してください。

いいえ。インテル® oneMKL の再配布可能ファイルをソフトウェアに含めて再配布するためにロイヤルティーを支払う必要はありません。開発者が使用するインテル® MKL のライセンスを購入することにより、ソフトウェアとともにインテル® oneMKL の再配布可能ファイルを無制限に配布する権利が得られます。詳細は、 EULA を参照してください。

  • インテル® oneMKL は、処理するデータ全体がメモリーに収まる場合に有用です。インテル® DAAL は、データが一度にメモリーに収まりきらない状況でも処理できます。インテル® DAAL は、アプリケーションがデータの一部分をチャンクとして処理し、最後に最終結果を取得することを可能にします。
  • インテル® oneMKL は、Fortran と C API をサポートします。インテル® DAAL は、C++ と Java* API をサポートします。
  • インテル® oneMKL を使用する場合、アプリケーションはデータの管理 (データソースに接続し読み取る) にほかのツールやライブラリーを必要とします。インテル® DAAL は、データ管理機能を持っています。アプリケーションは、各種ソース (ファイル、インメモリー・バッファー、SQL データベース、HDFS など) に直接アクセスできます。
  • いくつかのアルゴリズム (行列分解、低次モーメント、分位など) は、インテル® oneMKL にもあります。

インテル® レジストレーション・センターで操作します。
操作手順やよくあるご質問、トラブルシューティングは、インテル ® レジストレーション・センター操作マニュアルを参照ください。

» マニュアルはこちら

最新版、または旧バージョンのダウンロードは、インテル® レジストレーション・センターで行います。
詳細は以下ページを参照ください。

» 製品登録 & ダウンロード