Biblioteca MKL - Historial de revisiones

Herraiz: /* ¿Por qué funciona la biblioteca simplemente recompilando? */

2013-09-25T13:34:44Z

‎¿Por qué funciona la biblioteca simplemente recompilando?

Herraiz en 09:15 13 sep 2013

2013-09-13T09:15:52Z

Herraiz: /* ¿A qué se debe la diferencia en rendimiento? */

2013-07-29T15:37:51Z

‎¿A qué se debe la diferencia en rendimiento?

Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/mat/public_html/w/includes/diff/DairikiDiff.php on line 434

Herraiz: /* ¿A qué se debe la diferencia en rendimiento? */

2013-07-29T15:36:08Z

‎¿A qué se debe la diferencia en rendimiento?

Herraiz en 17:16 30 jun 2013

2013-06-30T17:16:27Z

Herraiz en 16:12 30 jun 2013

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Herraiz en 11:56 28 jun 2013

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Herraiz en 11:56 28 jun 2013

2013-06-28T11:56:03Z

Herraiz: /* Comparación de rendimiento */

2013-06-28T10:59:45Z

‎Comparación de rendimiento

Herraiz: /* Comparación de rendimiento */

2013-06-27T13:36:21Z

‎Comparación de rendimiento

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 === ¿Por qué funciona la biblioteca simplemente recompilando? ===
-Los nombres de las funciones contenidas en una biblioteca y los parámetros de entrada y salida de cada función se conocen con el término '''interfaz'' y determinan cómo hay que llamar a una biblioteca desde un programa. Normalmente, bibliotecas diferentes tendrán interfaces diferentes. Pero en el caso de métodos numéricos hay tipos específicos de bibliotecas que tienen la misma interfaz, aunque internamente funcionen de manera diferente (por ejemplo, usando métodos optimizados para un procesador, como el caso de la MKL).
+Los nombres de las funciones contenidas en una biblioteca y los parámetros de entrada y salida de cada función se conocen con el término ''interfaz'' y determinan cómo hay que llamar a una biblioteca desde un programa. Normalmente, bibliotecas diferentes tendrán interfaces diferentes. Pero en el caso de métodos numéricos hay tipos específicos de bibliotecas que tienen la misma interfaz, aunque internamente funcionen de manera diferente (por ejemplo, usando métodos optimizados para un procesador, como el caso de la MKL).
 En estos casos, si la interfaz de la biblioteca no cambia, se puede usar una nueva biblioteca sin tocar ni una sola línea de código de nuestros programas. En el caso de programas interpretados (como los escritos en lenguaje MATLAB, por ejemplo), bastaría con volver a ejecutar el programa para que usara la nueva biblioteca. En el caso de programas compilados, es necesario generar de nuevo el ejecutable (''recompilar'') para que emplee la nueva biblioteca.

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−	MKL <ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-~~mklIntel~~ Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].	+	MKL <ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-mkl Intel Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].

	== ¿Qué es una biblioteca? ==		== ¿Qué es una biblioteca? ==

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 === ¿A qué se debe la diferencia en rendimiento? ===
-En muchos métodos numéricos, y en particular en los referidos a álgebra lineal, el tiempo de ejecución no depende de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos para álgebra lineal están muy establecidos. Los métodos que se usan hoy en álgebra lineal surgieron en los albores del cálculo numérico<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>, y no hay apenas margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la [[Arquitectura de un ordenador|arquitectura de los ordenadores]] donde se implementan. La introducción de ''memorias caché'' crea una jerarquía de memorias en el ordenador. La memoria caché es mucho más rápida que la memoria principal, pero también tiene menor tamaño. En esta jerarquía de memoria, la secuencia de operaciones es más importante que la cantidad de operaciones.
+En muchos métodos numéricos, y en particular en los referidos a álgebra lineal, el tiempo de ejecución no depende de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos para álgebra lineal están muy establecidos. Los métodos que se usan hoy en álgebra lineal surgieron en los albores del cálculo numérico<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>, y no hay apenas margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la [[Arquitectura de un ordenador|arquitectura de los ordenadores]] donde se implementan. En el caso concreto de la biblioteca MKL, la desarrolla el mismo fabricante de los procesadores Intel, por lo que está altamente optimizada para las arquitecturas que usan procesadores Intel. Por eso es mucho más rápida que otras bibliotecas que implementan los mismos algoritmos. En este caso, el algoritmo en sí es mucho menos importante que los detalles de implementación de los algoritmos.
 {{ Referencias }}
 [[Categoría:Informática]]

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 === ¿A qué se debe la diferencia en rendimiento? ===
-En muchos métodos numéricos, y en particular en los referidos a álgebra lineal, el tiempo de ejecución no depende de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos para álgebra lineal están muy establecidos. Los métodos que se usan hoy en álgebra lineal surgieron en los albores del cálculo numérico<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>, y no hay apenas margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la arquitectura de los ordenadores donde se implementan. La introducción de ''memorias caché'' crea una jerarquía de memorias en el ordenador. La memoria caché es mucho más rápida que la memoria principal, pero también tiene menor tamaño. En esta jerarquía de memoria, la secuencia de operaciones es más importante que la cantidad de operaciones.
+En muchos métodos numéricos, y en particular en los referidos a álgebra lineal, el tiempo de ejecución no depende de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos para álgebra lineal están muy establecidos. Los métodos que se usan hoy en álgebra lineal surgieron en los albores del cálculo numérico<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>, y no hay apenas margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la [[Arquitectura de un ordenador|arquitectura de los ordenadores]] donde se implementan. La introducción de ''memorias caché'' crea una jerarquía de memorias en el ordenador. La memoria caché es mucho más rápida que la memoria principal, pero también tiene menor tamaño. En esta jerarquía de memoria, la secuencia de operaciones es más importante que la cantidad de operaciones.
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−	MKL<ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-mklIntel Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].	+	MKL <ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-mklIntel Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].

	== ¿Qué es una biblioteca? ==		== ¿Qué es una biblioteca? ==

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	=== ¿Por qué funciona la biblioteca simplemente recompilando? ===		=== ¿Por qué funciona la biblioteca simplemente recompilando? ===
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	Los nombres de las funciones contenidas en una biblioteca y los parámetros de entrada y salida de cada función se conocen con el término '''interfaz'' y determinan cómo hay que llamar a una biblioteca desde un programa. Normalmente, bibliotecas diferentes tendrán interfaces diferentes. Pero en el caso de métodos numéricos hay tipos específicos de bibliotecas que tienen la misma interfaz, aunque internamente funcionen de manera diferente (por ejemplo, usando métodos optimizados para un procesador, como el caso de la MKL).		Los nombres de las funciones contenidas en una biblioteca y los parámetros de entrada y salida de cada función se conocen con el término '''interfaz'' y determinan cómo hay que llamar a una biblioteca desde un programa. Normalmente, bibliotecas diferentes tendrán interfaces diferentes. Pero en el caso de métodos numéricos hay tipos específicos de bibliotecas que tienen la misma interfaz, aunque internamente funcionen de manera diferente (por ejemplo, usando métodos optimizados para un procesador, como el caso de la MKL).

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	MKL<ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-mklIntel Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].		MKL<ref name="mkl">[http://software.intel.com/en-us/intel-mklIntel Math Kernel Library] (software.intel.com)</ref> es una biblioteca desarrollada por ''Intel'' para realizar operaciones relacionadas con álgebra numérica. Esta biblioteca es muy rápida sobre procesadores Intel. Es la biblioteca que emplea [[MATLAB]] para realizar las operaciones de álgebra numérica. También puede usarse con otros entornos de cálculo numérico como [[GNU Octave]] o [[R]].

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 Como se puede observar, Octave con LAPACK, que es la distribución por defecto que podemos obtener, es mucho más lento que MATLAB para resolver sistemas lineales (línea roja comparada con la línea verde). En cambio, cuando recompilamos Octave para que use la biblioteca MKL, el tiempo de ejecución es incluso ligeramente mejor (curva azul) que MATLAB. Podemos observar que la biblioteca MKL ''escala'' también mejor que LAPACK: el tiempo de ejecución crece mucho más lentamente con el orden en el caso de MKL, que en el caso de LAPACK.
-== Influencia de la arquitectura ==
+=== ¿A qué se debe la diferencia en rendimiento? ===
-'''Artículos principales''': arquitectura de un ordenador, complejidad de un algoritmo, eliminación gaussiana.
+En muchos métodos numéricos, y en particular en los referidos a álgebra lineal, el tiempo de ejecución no depende de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos para álgebra lineal están muy establecidos. Los métodos que se usan hoy en álgebra lineal surgieron en los albores del cálculo numérico<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>, y no hay apenas margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la arquitectura de los ordenadores donde se implementan. La introducción de ''memorias caché'' crea una jerarquía de memorias en el ordenador. La memoria caché es mucho más rápida que la memoria principal, pero también tiene menor tamaño. En esta jerarquía de memoria, la secuencia de operaciones es más importante que la cantidad de operaciones.
-−
-El rendimiento de los métodos numéricos para álgebra lineal no dependen ya de la complejidad del algoritmo. Los algoritmos están muy establecidos, y no hay margen para avances en la complejidad. La mejora del rendimiento se ha debido a cambios en la arquitectura de los ordenadores donde se implementan.
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-La secuencia de operaciones es más importante que la cantidad de operaciones.
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-Arquitectura Von Neumann. Análisis de Von Neumann de la eliminiación gaussiana<ref>Grcar, Joseph F. [http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/080734716 John von Neumann's Analysis of Gaussian Elimination and the Origins of Modern Numerical Analysis]. ''SIAM Review'', 53(4), pp. 607–682, 2011. ([http://www.eecs.northwestern.edu/~morales/PSfiles/grcar2011.pdf enlace a PDF sin suscripción])</ref>
 {{ Referencias }}
 [[Categoría:Informática]]

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 Comparada con otras bibliotecas de tipo BLAS, MKL se ejecuta mucho más rápidamente sobre procesadores Intel. No está claro sin embargo si la ganancia es tal en procesadores de otros fabricantes<ref>[http://en.wikipedia.org/wiki/Intel_C%2B%2B_Compiler#Criticism Criticism to Intel C++ Compiler] (Wikipedia EN)</ref>. En cualquier caso, si usamos software libre en GNU/Linux para cálculo numérico, podemos emplear la licencia personal para fines no comerciales, y obtener rendimientos similares o superiores a MATLAB.
-[[Archivo:Mkl vs lapack.png|400px|thumb|derecha|Comparación del tiempo de ejecución entre Octave con MKl, Octave con LAPACK y MATLAB]]
+[[Archivo:Mkl vs lapack.png|400px|thumb|derecha|Comparación del tiempo de ejecución entre Octave con MKL, Octave con LAPACK y MATLAB]]
 En la figura de la derecha mostramos un ejemplo de comparación del rendimiento de MKL comparado con otras bibliotecas. La prueba consistió en resolver un sistema lineal usando el operador ''backslash''. El orden del sistema se fue incrementando hasta llegar a orden 2000 (es decir, resolver simultáneamente 2000 ecuaciones lineales con 2000 incógnitas). Se probaron tres configuraciones: