Python 源码安装 SVML 详细指南：加速数学计算

SVML 是 Intel 提供的一组数学函数库，用于加速数学计算，特别是线性代数和向量计算。在 Python 中使用 SVML，需要安装 Intel Distribution for Python，并使用源码安装方式。

以下是源码安装 SVML 的步骤：

下载 Intel Distribution for Python

首先，需要从 Intel 官网下载 Intel Distribution for Python。下载地址为：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/distribution-for-python/choose-download.html

选择适合自己操作系统的版本进行下载。

安装 Intel Distribution for Python

安装 Intel Distribution for Python 的过程比较简单，只需要按照安装向导一步一步进行操作即可。

下载 SVML 源码

SVML 源码可以从 Intel 官网下载。下载地址为：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-svml-install-guide.html

下载后，解压到任意目录。

编译 SVML

SVML 的编译需要使用 Intel C++ 编译器和 Intel MKL 库。这些工具在安装 Intel Distribution for Python 时已经安装好了。只需要在命令行中运行以下命令即可编译 SVML：

cd /path/to/svml/source
source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
make

其中，'/path/to/svml/source' 是 SVML 源码所在的目录。'/opt/intel/oneapi/setvars.sh' 是 Intel Distribution for Python 的环境变量设置脚本，需要在编译之前运行。

编译成功后，会在源码目录下生成一个 lib 目录，其中包含了 SVML 的动态链接库文件。

安装 SVML

将 SVML 的动态链接库文件添加到 Python 的搜索路径中，即可在 Python 中使用 SVML。

方法一：通过环境变量设置

在 .bashrc 或者 .zshrc 文件中添加以下行：

export LD_LIBRARY_PATH='/path/to/svml/source/lib:$LD_LIBRARY_PATH'

其中，'/path/to/svml/source' 是 SVML 源码所在的目录。

方法二：通过 Python 代码设置

在 Python 代码中添加以下行：

import os
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/path/to/svml/source/lib:' + os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '')

其中，'/path/to/svml/source' 是 SVML 源码所在的目录。

测试 SVML

在 Python 中导入 numpy 和 numexpr 库，并使用 numexpr 库的 evaluate 函数测试 SVML 是否成功安装。

import numpy as np
import numexpr as ne

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)

%timeit ne.evaluate('a + b')

如果 SVML 成功安装，执行以上代码会发现计算速度比不使用 SVML 时要快很多。