NumPy和SciPy目前广泛应用于数学计算、分析领域,Intel的MKL是一个数学库,可以实现高速和并行计算功能。本例中,我将用CentOS6(已安装python2.7)安装Intel Parallel Studio XE 2015 Cluster Edition软件,使用Intel编译器和MKL编译NumPy和SciPy。

CentOS6下安装Python2.7的教程我们之前提到过,这里就不赘述了。

安装Intel Parallel Studio XE 2015 Cluster Edition

新建文件夹作为挂载点:

正是挂载iso文件:

开始安装:

整个安装过程注意看提示说明,安装的组件,路径等信息,默认路径是/opt/intel,我们此次采用的就是默认路径。

由于Intel编译器默认没有安装在/usr/bin等标准的路径下,所以你无法直接使用icc等命令,同样,要运行与intel库链接的程序,必须保证链接器可以通过环境变量LD_LIBRARY_PATH来查找库。可以通过如下命令来临时设置下环境变量:

或者自己手动指定也可以:

注意:我这里手动设置变量中的路径都是绝对路径。

测试下intel编译器:

编译numpy

下载numpy源码包:numpy-1.11.2.tar.gz

解压并cd到源码目录:

复制一份site.cfg文件

编辑site.cfg文件,添加如下信息:

编辑源码子目录的numpy/distutils/intelccompiler.py文件:

原先的内容:

变成这样:

修改numpy源码字母的numpy/distutils/fcompiler/intel.py文件,查找IntelEM64TFCompiler标签,把下面的内容修改下:

修改成:

编译:

上面的编译命令后面可以直接加上install,直接编译完成后安装,我们此处没有这样。

安装下:

要安装在别的目录,可以在后面加上–prefix标签,例如要安装在用户自己的home目录:

要使用这些安装在非标准目录的包,可以设置下环境变量:

编译SciPy

先下载scipy源码包scipy-0.18.1.tar.gz,再解压并切换到源码目录:

编译安装:

还是和以前一样,如果想编译之后直接安装,可以在上面的代码最后加上install即可,此处我们先编译测试下。

正式安装下:

还是和上面一样,如果要安装在用户自己的home目录,则使用:

可以用测试脚本测试下:

结果如下:

已经安装了基于Intel编译器和MKL构建NumPy和SciPy后,如果想安装普通的numpy和scipy,可以用pip来安装,例如,把numpy安装在home目录:

安装完后,用户的home目录的lib文件夹下,就是安装的numpy软件了。

基于Intel编译器和MKL构建NumPy和SciPy教程
Tagged on:                     

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注