数学カーネルライブラリ

インテルoneAPI数学カーネル ライブラリ(インテルoneMKL ) は、以前はインテル 数学カーネル ライブラリと呼ばれていましたが、科学、工学、金融アプリケーション向けに最適化された数学ルーチンのライブラリです。コアとなる数学関数には、 BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、スパース ソルバー、高速フーリエ変換、ベクトル数学などがあります。^{[5] [6]}

このライブラリはx86 CPUとIntel GPU ^{[2]をサポートしており、} WindowsおよびLinux オペレーティングシステムで利用できます。^{[5] [6] [7]}

Intel oneAPI Math Kernel Libraryは、DPC++アプリケーションが実行時に定義された複数のハードウェアアーキテクチャとベンダーにオフロードできるoneMKLルーチンを呼び出すことを可能にするオープンソースのラッパーライブラリであるoneMKLインターフェイスと混同しないでください。^[8]

インテルは1994年11月にoneAPI Math Kernel Libraryをリリースし、これをIntel BLAS Libraryと名付けました。^[9] 1996年にライブラリはIntel Math Kernel Libraryに改名されましたが、2020年4月にIntel oneMKLが複数のハードウェアアーキテクチャをサポートするためにoneAPIイニシアチブの一部となり、現在の名前はIntel oneAPI Math Kernel Libraryとなっています。

^{このライブラリは、oneAPIツールキットの一部として、またスタンドアロン形式で、再配布を許可するIntel Simplified Software License [3]}の条件に基づいて無料で利用できます。^{[10] Intel oneMKLの商用サポートは、} oneAPI Base Toolkit の一部として購入すると利用できます。

Apple が x86 CPU から移行したことに伴い、macOSで利用できる Intel oneMKL の最終リリースはバージョン 2023.2.2 となり、2024 年末までに削除される予定です。

MKLや、Intel C++コンパイラ およびIntel DPC++コンパイラによって生成された他のプログラムは、関数マルチバージョン化と呼ばれる手法によってパフォーマンスを改善している。関数は多くのx86命令セット拡張用にコンパイルまたは記述され、実行時に「マスター関数」はCPUID命令を使用して現在のCPUに最も適したバージョンを選択する。ただし、マスター関数がIntel以外のCPUを検出する限り、CPUがサポートすると主張する命令セットに関係なく、ほとんどの場合、最も基本的な（そして最も遅い）関数が使用される。このため、2009年以来、このシステムは「AMDの機能不全」ルーチンというニックネームで呼ばれている。 ^[11] 2020年現在、IntelのMKLは、Windows上の多くのコンパイル済み数学アプリケーション（ NumPy、SymPy^{[アップデート]}など）とともにデフォルトでインストールされる数値ライブラリのままである。^{[12] [13]} MATLABはMKLに依存しているものの、リリース2020aから回避策を実装し、Intel以外の（AMD）CPUでもMKLによるAVX2の完全なサポートを保証しています。^[14]

Intel oneMKLには以下の機能カテゴリがあります。^[15]

• 線形代数: BLAS ルーチンは、実数および複素数の単精度および倍精度データのベクトル-ベクトル (レベル 1)、行列-ベクトル (レベル 2)、行列-行列 (レベル 3) 演算です。LAPACK は、調整された LU、コレスキー、QR 分解、固有値、最小二乗ソルバーで構成されています。MKL には、スパース BLAS、 ScaLAPACK、スパース ソルバー、拡張固有値ソルバー(FEAST、PARDISO)、 PBLAS、BLACS も含まれています。MKL は、小さな次元では libxsmm よりも優れています。

  oneMKL は BLAS および LAPACK の標準インターフェースを使用するため、他の実装を使用するアプリケーションは、MKL ライブラリと再リンクすることで、Intel および互換プロセッサでより優れたパフォーマンスを得ることができます。

• oneMKL には、1 次元から多次元、複素数から複素数、実数から複素数、実数から実数まで、任意の長さのさまざまな高速フーリエ変換(FFT)が含まれています。オープン ソースのFFTWで作成されたアプリケーションは、MKL の一部として提供されるインターフェイス ラッパー ライブラリとリンクすることで、簡単に MKL に移植でき、移行が容易になります。

  LAPACK と FFT のクラスター バージョンも MKL の一部として利用可能であり、マルチスレッドによる単一ノード並列処理に加えて MPI 並列処理も利用できます。

• ベクトル数学関数には、単精度および倍精度の実数と複素数データ型に対する計算集約型のコア数学演算が含まれます。これらはコンパイラ ライブラリの libm 関数に似ていますが、スカラーではなくベクトルを操作してパフォーマンスを向上させます。ルーチンの動作をカスタマイズするために、精度、エラー モード、非正規化数の処理を設定するためのさまざまなコントロールがあります。
• 統計関数には、マルチコア プロセッサ向けに最適化された乱数ジェネレータと確率分布が含まれます。また、基本的な統計、依存関係の推定などを計算する、計算集約型のコア内およびコア外ルーチンも含まれています。
• データ フィッティング関数には、データ分析、幾何学的モデリング、および表面近似アプリケーションで使用できる 1 次元補間用のスプライン (線形、二次、三次、ルックアップ、ステップワイズ定数) が含まれます。
• 偏微分方程式
• 非線形最適化問題ソルバー

かつてoneMKLにはディープニューラルネットワーク関数が含まれていましたが、オープンソースのIntel oneAPIディープニューラルネットワークライブラリの起源となったスピンオフとしてバージョン2020で削除されました。^[16]

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