mkl 다운로드

장치 제조업체, 시스템 통합업체 또는 응용 프로그램 개발자의 경우 이 플랫폼 간 도구 제품군의 일부로 다운로드하여 인텔 MKL의 강력한 기능을 활용하십시오. 인텔® 시스템 스튜디오는 시스템 을 단순화하고 시스템 및 IoT 장치 응용 프로그램 성능을 개선하기 위해 특별히 설계되었습니다. 아무 일도 일어나지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. 설명서에 오프라인으로 액세스하려면 인텔® 병렬 스튜디오 XE(이 페이지에서 다운로드) Linux*, Windows*및 macOS*용 사전 빌드된 바이너리에서 다운로드할 수 있습니다. 패키지 이름은 다음 규칙을 사용합니다: 개발자 가이드에는 다음과 같은 몇 가지 주제에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 개발 요구 사항에 따라 이 라이브러리에 액세스할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 우리는 DNNL에 대한 커뮤니티 기여를 환영합니다. 라이브러리를 개선하는 방법에 대한 아이디어가 있는 경우: 이 자습서에서는 인텔 MKL을 사용하여 행렬을 곱하고 행렬 곱셈의 성능을 측정하고 스레딩을 제어하는 방법을 보여 줍니다. 이 프로젝트는 공동 작업을 위한 안전하고 환영받는 공간이 될 것이며, 기여자는 기여자 규약 행동 강령을 준수해야 합니다. .

DNNL은 런타임에서 명령 집합 아키텍처(ISA)를 검색하고 JIT(적시) 코드 생성을 사용하여 지원되는 최신 ISA에 최적화된 코드를 배포합니다. . 인텔 MKL을 사용하여 종단 간 빅 데이터 워크플로를 수행하려면 이 옵션을 선택합니다. CDH는 Apache Hadoop*을 포함한 Cloudera의 100% 오픈 소스 플랫폼 배포이며 엔터프라이즈 요구 사항을 충족하도록 특별히 구축되었습니다. 지원 하드웨어 인텔® 제온® 프로세서 인텔® 코어™ 프로세서 제품군 인텔 아톰® 프로세서 인텔® 제온 피™ 프로세서 플랫폼에 대 한 파일을 다운로드. 선택할 수 있는 것이 확실하지 않은 경우 패키지 설치에 대해 자세히 알아보세요. 인텔 아키텍처 프로세서 및 호환 되는 장치는 DNNL CPU 엔진에 의해 지원 됩니다. CPU 엔진은 기본적으로 빌드되며 빌드 시 비활성화할 수 없습니다. OpenMP 또는 TBB 스레딩 런타임을 사용하도록 엔진을 구성할 수 있습니다. 다음과 같은 추가 요구 사항이 적용됩니다: Cloudera는 인텔 MKL과의 통합을 통해 아파치 스파크 MLlib 사용자에게 엄청난 성능 속도를 제공합니다. 프로그래밍 언어 C, C++, 포트란 개발(기본 지원) 파이썬*을 통해 인텔® 파이썬 배포* (NumPy, numexpr, SciPy 및 scikit-learn*을 포함하는 표준 파이썬 라이브러리를 최적화) 이 타사 소프트웨어는 인텔 소프트웨어의 배포에 포함되어 있더라도, 제3자 라이센스 조건, 기타 인텔 소프트웨어 라이센스 조건, 오픈 소프트웨어 라이센스 조건 및 오픈 소프트웨어 라이센스를 포함하되 이에 국한되지 않는 별도의 라이센스 조건에 의해 규율될 수 있습니다. 이 별도의 사용권 약관은 “제3자 프로그램” 파일에 명시된 제3자 프로그램의 사용에 적용됩니다.

릴리스 정보에는 새 기능 및 변경된 기능을 포함하여 인텔 MKL의 최신 릴리스와 관련된 정보가 포함되어 있습니다. 릴리스 정보에는 릴리스와 관련된 주요 온라인 정보 리소스에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 또한 에 대한 정보를 찾을 수 있습니다 : YUM 지침 APT 지침 NuGet 지침 버전 1.00 0.20 버전에 호환되지 않는 변경 사항을 제공합니다. 버전 1.0 전환 가이드를 읽어보시기 바랍니다. 성능 데이터, 응용 프로그램 메모 및 예제와 같은 관련 문서입니다. 기본적으로 C, C++ 및 포트란 개발을 지원합니다. 자바, C #, 파이썬 및 기타 언어와 호환되는 언어 간. 업계 유일의 역동적인 하두롭 교육 커리큘럼인 Cloudera University를 통해 전문가 하두프 교육을 받으며, 빅 데이터에 최첨단 기술을 반영하기 위해 정기적으로 업데이트됩니다. 일부 구현은 OpenMP 4.0 SIMD 확장에 의존하므로 최상의 성능을 위해 인텔 C++ 컴파일러를 사용하는 것이 좋습니다. 기술, HPC, 엔터프라이즈 및 클라우드 개발자를 위한 이 포괄적인 도구 제품군과 결합할 때 인텔 MKL이 코드에 대해 수행할 수 있는 작업을 확인하십시오.