MKL公司

“英特尔数学内核库”(英特尔MKL)11.0包含丰富的例程,可加快应用程序性能并缩短开发时间。今天的处理器有越来越多的核心数量,更广泛的向量单位和更多样化的架构。利用所有这些处理能力的最简单的方法是使用一个精心优化的计算数学库来利用这种潜力。即使是最好的编译器也无法与手工优化库的性能水平相竞争。因为Intel已经完成了这些现成的、免版税的功能的设计,您不仅有更多的时间为应用程序开发新功能,而且从长远来看,您还可以节省开发时间,调试和维护时间,同时知道您今天编写的代码将在未来几代Intel处理器上以最佳方式运行。“英特尔MKL”包含高度矢量化和线程化的线性代数、快速傅立叶变换(FFT)、矢量数学和统计函数。通过一个C或fortranapi调用,这些函数通过为每一个选择最佳的代码路径,自动扩展以前、现在和将来的处理器体系结构。


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  1. 柯廷,瑞安·R。;埃德尔,马库斯;帕布,拉胡尔甘尼什;巴萨克,苏里奥迪;娄志浩;Sanderson,Conrad:ensmallen灵活数值优化库(2021)
  2. 段文阳;孟,飞腾;陈继康:基于动水压力积分的波浪漂移力有限元方法(2021)
  3. 卡斯卡,迈克尔;大炮,马克;Goulart,Paul:COSMO:凸圆锥问题的圆锥算子分裂方法(2021)
  4. 格拉杜索夫,维塔利A。;弗拉基米尔鲁德涅夫。;亚列夫斯基,叶夫根尼A。;Yakovlev,Sergey L.:通过样条配置和张量积预处理来求解全轨道动量表示中的Faddeev-Merkuriev方程(2021年)
  5. 赫丁,弗洛伦特;皮肖特、格雷丁;Ern,Alexandre:离散裂隙网络流动模拟的混合高阶方法(2021)
  6. 赫加,蒂莫特吉;卢扎尔,博鲁特人;波夫,珍妮兹;Wiegele,Angelika:BiqBin:HPC的NP-hard问题的移动边界(2021)
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  8. Jason Rumengan,Terry Yue Zhuo,Conrad Sanderson:PyArmadillo:Python的流线型线性代数库(2021)阿尔十四
  9. 卡卡拉,维利亚姆;Török,Csaba:三对角系统解算器的加速(2021)
  10. 兰格,尼尔斯;休特,杰拉夫;Kiefer,Björn:FE(^2)问题的有效整体解决方案(2021)
  11. 李,蔡敏;金山;李,Phill Seung:应变平滑四节点四边形有限元(2021)
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  13. 肖传福;杨超;Li,Min:张量低多线性秩逼近的有效交替最小二乘算法(2021)
  14. 亚当:用福克索尔测试。大规模并行多层域分解直接求解器(2021)
  15. 阿伦斯,彼得;德梅尔,詹姆斯;Nguyen,Hong Diep:高效可重复浮点求和算法(2020)
  16. 卡塞纳克,曼努埃尔;Redif,Soydan:序列矩阵对角化算法在高维功能磁共振成像数据中的应用(2020)
  17. Cinal,M.:闭壳原子Hartree-Fock方程的高精度数值解(2020)
  18. İu,İlke;Manguoílu,Murat:并行多线程稀疏三角线性系统解算器(2020)
  19. 弗里森,詹卢卡;托马索萨托;扎内利,安德烈;Diehl,Moritz:BLASFEO的BLAS API:优化小矩阵的性能(2020)
  20. 伊林,副总裁。;Kazantcev,G.Y.:线性方程鞍点方程组的迭代解法(2020)

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