描述

在本教程中，我們將學習如何將您的草圖與超級優(yōu)化的英特爾庫集成以進行大量數(shù)學計算（朋友的 MKL）。

首先，您需要一個合適的物聯(lián)網網關，有幾個可用的 GB 硬盤空間（庫有時可能很重）。按照 Create 的 Getting Started 部分啟動并運行您的 Gateway（例如，選擇 Ubuntu 發(fā)行版）。

為什么我需要這么大的空間

（又名：我如何學會愛上共享庫）

在 Arduino 世界中，庫是幫助您與特定硬件交互或執(zhí)行特定操作的代碼集合。

在 Linux 上，一個庫具有相同的屬性，但可以在多個程序之間共享。這可以節(jié)省大量空間，因為它們包含的功能可以被不同的進程免費使用。

設置董事會

庫通常通過包管理器或使用安裝程序提供（我們將在本例中使用后一種）。首先，使用您在安裝過程中提供的 IP 地址和用戶名/密碼，通過 ssh 訪問您的開發(fā)板。為此，您可以使用 Putty（如果您在 Windows 上）或串行終端。端口必須設置為 22 才能使 SSH 登錄正常工作。

現(xiàn)在我們需要下載 MKL 包。打開瀏覽器并訪問https://software.intel.com/en-us/mkl ，點擊“免費下載”并完成注冊過程。選擇“Intel Performance Libraries for Linux”并右鍵單擊“Intel Math Kernel Library”，選擇“Copy link address”（或類似的，取決于您的瀏覽器）。

現(xiàn)在重新打開 SSH shell，輸入：

?

wget 

?

并粘貼您剛剛復制的鏈接。按 [Enter] 并開始下載。下載后，通過鍵入以下內容提取包：

?

tar xvf l_mkl_2017* 

?

讓我們cd 進入解壓文件夾（通常與下載的包同名，不帶擴展名）并輸入：

?

./install.sh

?

按照屏幕上的說明進行操作，幾分鐘后您的系統(tǒng)將準備就緒。

是時候編碼了！

使用提供的示例打開創(chuàng)建。我們將演示 MKL 庫的一個非常方便的功能，它有助于并行化代碼執(zhí)行，而無需擔心線程或類似問題。

在示例中，使用MKL 中包含的優(yōu)化函數(shù)執(zhí)行矩陣乘法。cblas_dgemm該功能針對各種 Intel 硬件平臺進行了優(yōu)化，使用目標 CPU（AVX、SSE4 等）上可用的最新矢量化功能。

但是如果我們有一個多核架構會發(fā)生什么呢？我們正在失去很多功能，因為函數(shù)只在線程上運行，即使它必須解決的問題可以“拆分”成多個更小的問題，因此它是并行化的完美候選者。

使用 mkl_set_num_threads 我們可以指示庫在多個線程（和內核）上運行，而無需額外的編程工作。

該示例使用多個線程數(shù)執(zhí)行相同的計算，從 1 到目標 CPU 的內核數(shù)（如果 HyperThreading 處于活動狀態(tài)，可能會加倍）并對各種運行進行基準測試。

讓我們釋放怪物

準備就緒后，打開左側面板上的監(jiān)視器，按“上傳”并等待幾秒鐘以開始上傳和草圖。程序的輸出將打印在監(jiān)視器上。

我們學到了什么？

如果我們看一下結果，與單線程相比，在兩個線程上執(zhí)行將帶來幾乎兩倍的性能（當然是在雙核處理器上）。性能影響并不完全是x2 因為在啟動任何額外線程時會有一點開銷，只要執(zhí)行時間很短，這種懲罰就會變得更大。如果大部分時間都花在處理數(shù)字上，那么加速比接近理論最大值。