适用于OS X的Numpy-MKL

Question

我喜欢能够在Windows上使用与英特尔数学核心库链接的Christoph Gohlkenumpy-MKL版本.不过,我一直无法找到OS X相似的版本,最好NumPy的1.7挂钩的Python 3.3的山狮.有谁知道这可能会在哪里获得？NumPy

编辑:

所以有点打猎之后,我发现这个链接来评估英特尔的C++和Fortran作曲XE2013工作室(两者均含有的MKL),以及一个教程建设与NumPy和SciPy的它,所以这将成为本.但是,问题仍然存在 - 是否有类似于Christoph Gohlke的OS X经常更新的存档？如果没有,为什么不呢？:)

Answer 1

MacPorts 最近似乎在其 NumPy 端口（以及 SciPy 和 PyTorch）中添加了MKL 变体。在配备 2.4GHz 8 核 Intel Core i9 和 macOS Ventura 13.0.1 的 16\xe2\x80\x9d MacBook Pro 2019 和 macOS Ventura 13.0.1 上进行测试，采用 MKL 的 Numpy 明显快于采用 Accelerate 框架的 Numpy，这是 OpenBLAS 的另一个快速替代品内置于 macOS 中。我使用从Puget Systems获得的代码进行了测试：

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import numpy as np\nimport time\nn = 20000\nA = np.random.randn(n,n).astype(\'float64\')\nB = np.random.randn(n,n).astype(\'float64\')\nstart_time = time.time()\nnrm = np.linalg.norm(A@B)\nprint(" took {} seconds ".format(time.time() - start_time))\nprint(" norm = ",nrm)\n

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我的测试结果是，带有 mkl 的 Numpy 花费了约 47 秒，而带有加速的 Numpy 花费了约 66 秒。加速还使用了更多线程。

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要与 MacPorts 一起安装，您首先必须安装 MacPorts，然后sudo port install py310-numpy -openblas +mkl在终端中运行。

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