Я вижу, что некоторый код, который я использую, может быть значительно быстрее с поддержкой numpy + mkl.
Протестировано с использованием среды conda и установки numpy с помощью команды conda install numpy==1.16.5 -c intel
Также пытался использовать numpy + mkl из здесь , но это намного медленнее, чем версия conda
Моя цель - иметь готовый пакет numpy + mkl и все зависимости, доступные для автономной установки без использования среды conda. И я надеюсь, что производительность может быть такой же.
Репо Pypi имеет колесо intel-numpy == 1.15.1, но оно устарело.
Прежде всего я пытался собрать numpy используя это руководство с компилятором Intel и получил странную ошибку:
C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2020.0.166\windows\bin\intel64\icl.exe /c /nologo /O3 /MD /W3 /Qstd=c99 /QxHost /fp:strict /Qopenmp C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2020.0.16\windows\compiler\lib\intel64_win\libiomp5md.lib -Inumpy\core\src\common -Inumpy\core\src -Inumpy\core -Inumpy\core\src\npymath -Inumpy\core\src\multiarray -Inumpy\core\src\umath -Inumpy\core\src\npysort -ID:\bin\building_intel\venv\include -IC:\Program Files\Python36\include -IC:\Program Files\Python36\include /Tc_configtest.c /Fo_configtest.obj
xilink /nologo /INCREMENTAL:NO /MANIFEST _configtest.obj /OUT:_configtest.exe /MANIFEST /MANIFESTFILE:_configtest.exe.manifest
mt.exe -nologo -manifest _configtest.exe.manifest -outputresource:_configtest.exe;1
failure.
removing: _configtest.c _configtest.obj _configtest.obj.d
Я также проверил несколько других решений, которые можно использовать для сборки *.whl из пакетов conda, и он не работать на меня. conda2wheel , conda-press
Я знаю, что есть возможность использовать conda build для файлов whl, но я не уверен, как использовать его уже с установленные пакеты. (Изменение рецептов в каталоге .conda/pkgs/?)
Итак, вопрос в том, как создать numpy + mkl.whl, который так же быстр, как тот, который можно установить с помощью conda?