MKL 不适用于使用 Eigen 和 OpenMP 的 C++ 代码

Question

我的代码结构如下：

Eigen::MatrixXd function1(args)
{
    #pragma omp parallel for
    for (args)
        //filling a matrix element-wise

    return matrix;
}

Eigen::MatrixXd function2(argument is function1 matrix)
{
    #pragma omp parallel for
    for (args)
        //element-wise probabilities calculations on matrix from function1

    return matrix;
}

Eigen::MatrixXd global_function(args)
{
    Eigen::MatrixXd ident; //identity matrix

    for (args)
    {
        Eigen::MatrixXd mat = function1(args);
        Eigen::MatrixXd mat2 = function2(mat);
        ident = ident * mat2;
    }

    return matrix;
}

功能多了，但是方案是一样的。矩阵大小为 500x500 到 1000x1000 该代码使用库：Eigen（构建矩阵）和 Boost（用于函数 2 的一些概率计算），使用 Visual Studio 2013 或 Intel C++ 编译器 15.0 编译（我的情况下两者具有相似的性能）

我正在尝试为矩阵-矩阵乘法实施英特尔 MKL：

因此，在我的代码中实现它之前，我构建了一个简单的项目来使用 Eigen 测试 MKL，它工作正常（矩阵是使用 Eigen 构建的，而矩阵-矩阵乘法使用 MKL，它减少了一半的计算时间）。然后我将 MKL 实现到我的代码中，但是这次没有用，计算时间没有下降，可能是什么原因？

Answer 1

Eigen 可以在后台使用 MKL，因此您可以只对矩阵使用 Eigen 接口，让 Eigen 处理 MKL。在包含任何 Eigen headers 之前，您所要做的就是 #define EIGEN_USE_MKL_ALL。

MKL 不适用于使用 Eigen 和 OpenMP 的 C++ 代码

MKL not working on a C++ code that uses Eigen and OpenMP

c++

intel-mkl

eigen