XLsoft Corporation/エクセルソフト株式会社
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 Intel Compiler インテル コンパイラー  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
コンパイラー
 Intel Performance Analyzer インテル パフォーマンス アナライザー  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
VTune
アナライザー
 Intel Performance Library インテル パフォーマンス ライブラリー  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
パフォーマンス
ライブラリー
 Intel Threading Tool インテル スレッド化ツール  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
スレッド化
ツール
 Intel Cluster Tools インテル クラスタ ツール  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
クラスタ ツール
 Intel Software College インテル・ソフトウェア・カレッジ  Intel, インテル, MKL, Library, ライブラリー, 最適化, 数学, 関数, パフォーマンス, Windows, Linux, Mac OS, 処理速度, 高速化, マス カーネル ライブラリー, 演算ルーチン, 線形代数, 高速フーリエ変換, ベクトル数学関数, 数値演算ライブラリー, クラスター
トレーニング
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インテル ホーム インテル ホーム
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製品情報 製品情報
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新機能
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機能詳細
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動作環境
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インテル 購入 購入情報
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技術情報 技術情報
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インテル ダウンロード ダウンロード
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インテル サポート サポート
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インテル 登録 製品の登録
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インテル(R) MKL


インテル® マス・カーネル・ライブラリー 10.0 のポイント

インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) の今回のリリースでは、3 つの主要な目的に焦点をあてています。第一の目的、これは常に最重要目的でもありますが、最新のインテル® プロセッサー (クアッドコア インテル® Xeon® プロセッサー 5300 番台とデュアルコア インテル® Xeon® プロセッサー 5100 番台) 向けに最適化されたマルチスレッド・パフォーマンスを提供することです。2 番目は、ユーザーの多種多様な使用モデルによりよく対応できることです。再設計されたインテル® MKL では、新しく「階層化」されたアーキテクチャーが採用され、これを実現しています。3 番目の目的は、インテル® MKL のスタンダード・エディションとクラスター・エディションをまとめ、1 つの包括的なパッケージとして利用できるようにすることです。

新しいクアッドコア インテル® Xeon® プロセッサー 5300 番台向けの最適化
詳細は、次のバージョン 10.0” におけるパフォーマンスの向上を参照してください。

新しい「階層化」アーキテクチャー
インテル® MKL のバージョン 10.0 では、製品を再設計し、複数の階層を提供して、ベースのインテル® MKL パッケージが多くのインターフェイス、コンパイラー、プロセッサーの構成を 1 つのパッケージでサポートできるようにしました。他社のライブラリー製品では、開発環境の特定の構成に応じて製品を見つけ、ダウンロードし、インストールし、テストしなければならないことがあります。この新しいインテル® MKL アーキテクチャーは、インテル® MKL のパフォーマンスを活用するための労力を最小限に抑えながら、多種多様な顧客のニーズに最大限対応できるよう設計されています。詳細は、インテル® MKL ユーザーズガイドの「インテル® MKL 並列処理の使用」を参照してください。

スレッド化層
すべてのインテル® MKL スレッド化はこの層 (レイヤー) に分離されています。開発環境と合致するレイヤーバージョンをリンクするだけで、インテル® MKL は開発アプリケーションのスレッド化との互換性問題を引き起こすことなく安心して使用できます。

  • Microsoft* コンパイラー、GCC コンパイラー、インテル® コンパイラーのスレッド化に完全準拠
    異なるコンパイラー (インテル、MSFT、GCC) でコンパイルされた個別のレイヤーバージョンの提供により、インテル® MKL は、アプリケーション全体が使用している開発環境で使用されるスレッド化メカニズムに完全に準拠します。
  • インテル® MKL のシリアルバージョン
    スレッド化されていないレイヤーバージョンも提供されています。このバージョンにより、インテル® MKL 内のスレッド化を使用しないように選択したアプリケーションとの競合を防ぐことができます。
インターフェイス層
この層は以下を有効にします。
  • LP64 インターフェイス、ILP64 インターフェイス
    ILP64 (64 ビット整数データ) インターフェイスがインテル® MKL のベースパッケージに新たに追加されました (個別にダウンロードする必要がなくなりました)。新しいレイヤーモデルにより、製品パッケージサイズの増加を最小限に抑えることを可能にしました。
  • さまざまなコンパイラーのパラメーター戻り値メカニズム (インテル、GCC、MSFT) に対応する個別レイヤー
  • Cray 形式のネーミングサポート
計算層
  • インテル® MKL の中核  プロセッサー専用の最適化コードが実行されるようランタイムチェックが実行されます。ユーザーは、必要な専用コードのみが含まれるカスタムの共有オブジェクトをビルドすることができます。そのため、サイズが問題となる場合にこの層のサイズを抑えることができます。

PARDISO 直接法スパースソルバー

実対称行列向けアウトオブコア・メモリーの新しいサポート

スパース BLAS

スパースのゼロベースのインデックス

単精度サポートの追加

レベル 3 スパース BLAS 三角ソルバーのスレッド化

反復法ソルバーのプリコンディショナー

インテル® MKL RCI 反復法ソルバーの ILUT アクセラレーター/プリコンディショナー

ベクトル数学関数

新しい Mul 関数、Conj 関数、MulbyConj 関数、CIS 関数、Abs 関数

新しい強化されたパフォーマンス (EP) モード
EP モードは、数学関数の不確かさがパラメーターの不確かさを決定付けないアプリケーション向けです (例: モンテカルロ・シミュレーションやメディア・アプリケーション)

すべての VML 関数がスレッド化

ユーザーズガイド

インテル® MKL ユーザーズガイドが大幅に向上。インテル® MKL での作業に欠かせないガイドです。ドキュメント ・ページでダウンロードまたはオンライン表示が可能です。



バージョン 10.0 におけるパフォーマンスの向上

ライブラリーのあらゆる分野でパフォーマンスの最適化が行われています。次にいくつかの測定されたパフォーマンス・ゲインを示します。

BLAS

中小規模の問題における DGEMM のスレッド化が、外積サイズでは 10%、二乗サイズでは 80% 向上

DTRSM、DTRMM、および DSYRK が 5-30% 向上

LAPACK

LAPACK 3.1 の改善にともない非対称固有値問題が大幅に向上

*HETRD がキャッシュで 75% 向上

*SYTRD がキャッシュで 40% 向上

*HERDB/*SYRDB で連続帯域縮退アプローチを実装。デュアルコア インテル® Xeon® プロセッサー5100 番台を搭載したサーバーでは、従来の *HETRD/*SYTRD と比べて 2.8 倍に高速化。

CROT/ZROT のパフォーマンスが 80% 向上

三重対角 1 次方程式ソルバー (DGTSV/SGTSV) が 8-10% 向上

対称正定値三重対角 1 次方程式ソルバー (*PTSV) が 8-28% 向上

汎用非対称固有値問題 (*GGEV) が 3-8%、CGGEV が 30% 向上

スレッド化された REAL*8 上三角行列のコレスキー分解

(D/S/Z/C)STEDC のパフォーマンスが 30% 向上。また、OpenMP を使用した並列化で 4 つのスレッドのパフォーマンスが最大 100% 向上

インテル® MKL の以前のバージョンを含む測定されたパフォーマンス向上のリストが利用できます。

包括的なパフォーマンス・チャートが各製品のドメインページ (BLAS、FFT、VML など) およびパフォーマンスのサマリーページで表示されています。


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