Intel製の高性能行列ライブラリ、Math Kernel Library (mkl)がフリーで公開されるようになりました。これをnumpyから使えるようにする方法を解説します。対象はLinuxです（自分はUbuntu 14.04）。

MKLのインストール

以下のサイトの、”click here now to register and download” をクリック。
https://software.intel.com/en-us/articles/free_mkl
名前、メールアドレス、会社名などを入力。レジストレーションのメールが来るので、そこをたどるとダウンロードできる。Mac版はない。およそ1GBある。インストール時に必要な、レジストレーションキーがあるのでメモっておく。
自分がダウンロードしたのは、l_mkl_11.3.0.109.tgz

ダウンロードしたファイルを展開。中にinstall.shがあるので実行。インストール先は、デフォルトでは /opt/intel 、途中でレジストレーションキーの入力を促されるので入力。（

対話形式を使わない場合は、解凍したディレクトリにある、silent.cfgファイルの以下の部分を修正。

ACCEPT_EULA=accept
ACTIVATION_SERIAL_NUMBER=XXXX-XXXXXXXX
ACTIVATION_TYPE=serial_number

install.sh -s silent.cfgを実行すると、コマンドラインのみでインストールできる。

/opt/intel/mkl/lib/intel64にLD_LIBRARY_PATHを通しておく。

numpyのインストール

numpyインストール時の設定は、~/.numpy-site.cfgを見に行く。このファイルのテンプレートは、ソースの中にある。
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/site.cfg.example
ファイルを改変して、ホームディレクトリにおいておく。内容は、以下のようにしておく。

[mkl]
library_dirs = /opt/intel/mkl/lib/intel64/
include_dirs = /opt/intel/mkl/include
mkl_libs = mkl_rt
lapack_libs =

詳細は、下記サイトを参照。
https://software.intel.com/en-us/articles/numpyscipy-with-intel-mkl

この状態で、pip install --no-binary :all: numpyすると、勝手にmklを使ったnumpyがインストールされる。もともとnumpyが入っている場合は、一度アンインストールしておくこと。

動作確認

numpy.show_config() を見ると、どの行列ライブラリを使っているか確認できる。Chainerをexampleなどを実行した感じだと、OpenBLASに比べて、1.5倍速程度で動いているようだ。

$ python
>>> import numpy
>>> numpy.show_config()
lapack_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/opt/intel/mkl/lib/intel64/']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
    include_dirs = ['/opt/intel/mkl/include']
blas_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/opt/intel/mkl/lib/intel64/']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
    include_dirs = ['/opt/intel/mkl/include']
openblas_lapack_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/opt/intel/mkl/lib/intel64/']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
    include_dirs = ['/opt/intel/mkl/include']
blas_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/opt/intel/mkl/lib/intel64/']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
    include_dirs = ['/opt/intel/mkl/include']
mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/opt/intel/mkl/lib/intel64/']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
    include_dirs = ['/opt/intel/mkl/include']

mkl numpyのインストール方法

MKLのインストール

numpyのインストール

動作確認