本文档提供了详细的指导，帮助开发者理解和执行Intel Math Kernel Library (MKL) 的编译与链接过程。包含了针对不同编程语言及应用环境的最佳实践建议。
### MKL编译与链接详解：Lapack篇
#### 一、MKL环境变量配置
在使用数学核心库（Math Kernel Library, MKL）进行编程之前，确保正确设置环境变量至关重要。这一步骤保证了编译器能够识别并定位到所需的库文件。安装完MKL后，需通过设置环境变量来指明库的位置，可通过执行`optintelCompiler11.1064mkllibtoolsenvironmentsmklvars{your-architecture}.{sh|csh}`脚本来自动完成此操作。例如，对于Intel架构，可运行`source optintelCompiler11.1064mkllibtoolsenvironmentsmklvarsem64t.sh`。
此外，为了确保程序在运行时能顺利加载库文件，应将MKL库路径添加至`LD_LIBRARY_PATH`环境变量中。如遇到“无法找到libXXX”的错误信息，请检查是否已包含相应的目录，例如：
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:optintelCompiler11.1064mkllibem64t
```
#### 二、Lapack函数解析与选择
作为MKL的核心部分，Lapack提供了大量用于线性代数运算的函数。初学者常感困惑于如何从众多函数中选取适合特定需求的函数。这些函数命名遵循一套固定的规则，通常格式为`XYYZZZ`，其中：
- `X`代表数据精度：单精度浮点数用`s`表示；双精度浮点数用`d`表示；单精度复数使用`c`；双精度复数使用`z`
- `YY`指示矩阵类型及其存储方式：一般矩阵为`ge`, 对称矩阵为`sy`, 打包的对称矩阵为`sp`
- `ZZZ`定义具体的操作类型，如向量点积用`dot`; 三对角化表示为`trd`
了解这一命名规则有助于快速定位所需函数。
#### 三、Lapack函数参数解读
Lapack函数通常带有多个参数，这可能让初学者感到困惑。以矩阵乘法函数`dgemm`为例，其调用形式如下：
```fortran
call dgemm(n,n,N,M,K,a,x,N,y,K,b,z,N)
```
其中，“n, n”为操作标志，指示矩阵按正常顺序相乘；“N, M, K”表示矩阵的尺寸大小；而`a`, `x`, `y`, `b`, 和 `z` 分别代表输入和输出矩阵。理解每个参数的具体含义是正确使用函数的关键。
#### 四、编译与链接MKL程序
编译连接MKL程序是整个开发流程中最复杂且易出错的部分。正确地指定编译器、库路径和库文件是必不可少的。以下是一个使用Intel Fortran 编译器（ifort）的示例Makefile片段：
```makefile
mkllib = optintelCompiler11.1064mkllibem64t
mklinc = optintelCompiler11.1064mklinclude
foo: foo.o
ifort -o foo foo.o -I$(mklinc) -L$(mkllib) -lmkl_intel_lp64 -lmkl_intel_thread -lmkl_core -lmkl_lapack95_lp64 -liomp5 -lpthread
```
该示例展示了如何将MKL库链接到最终的可执行文件中。`-lmkl_intel_lp64`是界面层库，`-lmkl_intel_thread`是线程接口层库，而`-lmkl_lapack95_lp64`则是Lapack功能的具体实现。
#### 结论
掌握MKL的编译与链接，尤其是Lapack部分，需要时间和实践。虽然文档阅读可能看似枯燥无味，但它提供了必要的理论基础和实用指南，是避免常见错误、提高编程效率的关键。通过理解和应用上述指导原则，开发者可以更高效地利用MKL的强大功能解决复杂的数学问题。
5星
