Intel compilers

Bijgewerkt aug. 25, 2023  ·  Peter Van Campen · Gecreëerd sep. 26, 2019 ·  Peter Van Campen | Vertalingen:  | Bewerk
Dit bericht is meer dan 5 jaar oud, het is misschien niet meer accuraat.

Nieuwe Intel compilers (Intel OneAPI Base en HPC Toolkits)

De nieuwste versies van de Intel compilers, verkrijgbaar onder de naam Intel OneAPI, zijn vrij verkrijgbaar en te gebruiken, er hoeft geen licentie meer gekocht te worden. De 2023.2 versie is geinstalleerd op door C&CZ beheerde Ubuntu systemen. Als de compilers beschikbaar zijn, dan geeft het module commando

module avail

ook “compiler/latest” te zien, dus bv. de Intel C (icc) en Fortran (ifort) compilers zijn te gebruiken na

module add compiler/latest

Intel compilers (2019u5 / 2019u4 / 2019 / 2014)

C&CZ heeft samen met TCM en Theoretische Chemie twee licenties voor gelijktijdig gebruik van de Intel Parallel Studio XE voor Linux aangeschaft. Verschillende versies zijn geïnstalleerd in /vol/opt/intelcompilers en beschikbaar op o.a. clusternodes en loginservers. Om de omgevingsvariabelen goed te zetten, moeten SH/BASH-gebruikers vooraf uitvoeren voor de nieuwste versie:

source /vol/opt/intelcompilers/intel-2019u5/composerxe/bin/compilervars.sh intel64

en CSH-gebruikers:

setenv arch intel64
source /vol/opt/intelcompilers/intel-2019u5/composerxe/bin/compilervars.csh intel64

Daarna levert icc -V het versienummer. Voor de oudere versies moet “2019u5” veranderd worden in “2019u4”, “2019” resp. “2014”.
Een erg handige resource is intel-mkl-link-line-advisor waarmee je compiler- en linker-opties kunt opvragen voor het gebruik van de MKL.

Documentation for the previous version (2011)

Compiling Fortran (/opt/intel/bin/ifort)

Math Kernel Library (mkl, linking blas, lapack)

Intel Cluster Studio 2011

How to create a standalone MKL version of BLAS and LAPACK shared libraries ?

This is described in detail in Building Custom Shared Objects

  • Create a new directory (e.g. ~/lib)

mkdir ~/lib
cd ~/lib

  • Copy these files:

cp /opt/intel/composerxe/mkl/tools/builder/{makefile,blas_list,lapack_list} ~/lib

  • Set the MKLROOT variable (in bash):

MKLROOT=/opt/intel/mkl
export MKLROOT

In tcsh use:

setenv MKLROOT /opt/intel/mkl

  • Make the shared libraries libblas_mkl.so and liblapack_mkl.so

make libintel64 export=blas_list interface=lp64 threading=parallel name=libblas_mkl
make libintel64 export=lapack_list interface=lp64 threading=parallel name=liblapack_mkl

The options are described here

The newly created libblas_mkl.so and liblapack_mkl.so require

/opt/intel/lib/intel64/libiomp5.so

to work. On the cluster nodes this file is automatically linked when required.

Using the MKL BLAS and LAPACK shared libraries (with Scilab)

This should work for any executable that uses a dynamically linked blas or lapack. We use Scilab as an example.

  • Make sure we have an executable, not just a script that calls the executable:

file scilab-bin

The output looks something like this:

scilab-bin: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.15 ...

  • Determine the exact name that is used by the executable:

ldd scilab-bin | grep blas

The output could be:

libblas.so.3gf => ~/sciab-5.4.1/lib/thirdparty/libblas.so.3gf

  • Replace the library with a link to the MKL version

cd ~/sciab-5.4.1/lib/thirdparty/
rm libblas.so.3gf
ln -s ~/lib/libblas_mkl.so libblas.so.3gf

Also follow this procedure for lapack.

  • To use more than one thread, i.e., for parallel computation, set:

MKL_NUM_THREADS=4
export MKL_NUM_THREADS

This example will use 4 cores.

  • To check the number of cores available, use:

cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc