标签: intel-python

我最近在具有 2 个处理器的 Linux 服务器上进行了几次测试，每个处理器具有 20 个物理内核（下面给出了一个处理器的完整硬件描述）以及 20 个额外的逻辑内核（因此总共 80 个内核）。进行这项调查的原因是我在一个研究实验室工作，那里的大部分代码都是用 Python 编写的，并且我发现了许多与从计算机到另一台计算机的 Python 性能变化相关的在线帖子。

这是我的设置：

• 操作系统：CentOS 7.7.1908
• 比较了两个 Python 版本：Python 3.6.8和Python Intel 3.6.9（2019 更新 5）
• 处理器：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2698 v4 @ 2.20GHz

我对 numpy 和 scipy 的各种基本功能进行了比较，特别是：

• scipy.sparse.linal.spsolve : 线性系统 (Ax=b) 的解，其中 A 为 68000x68000 稀疏矩阵，xa 为 68000x50 稀疏矩阵，
• scipy.sparse.linalg.eigsh : 68000x68000 稀疏矩阵的广义特征值问题的解决方案，
• numpy.dot
• scipy.linalg.cholesky 和 scipy.linalg.svd

基本上，考虑到测试脚本timeit的默认执行及其使用不同数量(x-1)的内核执行，我决定为每个版本的 Python运行测试脚本（每个运行 25 到 100 次以获取相关结果）命令taskset --cpu-list 0-x ...。

以下是我的结果的简要总结：

• scipy.sparse.linal.spsolve …

我已经下载了新的IntelPython并按照页面上的说明安装了该软件包。

因此，在安装该应用程序后，我按照 Windows 的以下说明进行操作：

1. 打开终端或 shell，然后导航到安装文件夹。通常为 C:\IntelPython3。导航到 Scripts 文件夹，然后运行 ​​activate。
2. 脚本激活根 Python 环境后，Intel Distribution for Python 就可以使用了。

到目前为止一切都很好，然后当我激活root环境时，我开始安装 、keras、tensorflow 等软件包pip。在这些软件包中我也安装了spyder。

问题是，当我在环境中时，root我可以输入 python 并正常启动 python 3.6，然后我可以import安装我安装的所有软件包。但是，当在命令窗口中（当我在根环境中时）我输入spyder时，什么也没有发生。相反，我收到一条消息

Spyder 未被识别为内部命令

如果我在 C:\IntelPython3 中输入，conda list那么我可以看到spyder，但正如我所说，该命令不起作用。我试图spyder.exe在 C:\IntelPython3\Scripts 文件夹中找到该文件，但没有。

有什么建议么？谢谢

编辑：我也可以从 Windows 终端启动 Jupyter Notebook，唯一的问题是 Spyder，这很奇怪。

我用过这个

conda  create --name intelpy --channel intel --override-channels intelpython

创建环境并安装 intelpython

并conda info --envs显示

# conda environments:
#
intelpy               *  /home/admin-pc/anaconda3/envs/intelpy
py27                     /home/admin-pc/anaconda3/envs/py27
root                     /home/admin-pc/anaconda3

然而，当我 source activate intelpy

admin-pc@Precision-Tower:~$ source activate intelpy
(intelpy) admin-pc@Precision-Tower:~$ which python
/home/admin-pc/anaconda3/bin/python

它仍然使用anaconda python，有什么问题？

感谢橙色墨水。添加 python=3.6 有效

conda  create --name intelpy --channel intel --override-channels intelpython python=3.6