MKL不使用使用EGIN和OpenMP的C++代码

我有一个具有以下结构的代码：

Eigen::MatrixXd function1(args)
{
    #pragma omp parallel for
    for (args)
        //filling a matrix element-wise

    return matrix;
}

Eigen::MatrixXd function2(argument is function1 matrix)
{
    #pragma omp parallel for
    for (args)
        //element-wise probabilities calculations on matrix from function1

    return matrix;
}

Eigen::MatrixXd global_function(args)
{
    Eigen::MatrixXd ident; //identity matrix

    for (args)
    {
        Eigen::MatrixXd mat = function1(args);
        Eigen::MatrixXd mat2 = function2(mat);
        ident = ident * mat2;
    }

    return matrix;
}

有更多的功能，但方案是相同的。矩阵尺寸为500x500至1000x1000 代码使用库：EGIN建立矩阵并促进对函数2的一些概率计算，使用Visual Studio 2013或英特尔C++编译器15编译的两者都具有类似的性能，这是我的情况< /P> 我正在尝试为矩阵乘法实现“英特尔MKL”：

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因此，在我的代码中实现它之前，我建立了一个简单的项目，用Eigen测试MKL，它的工作矩阵是用Eigen构建的，而矩阵乘法使用MKL，它将计算时间减少了一半。然后我在我的代码中实现了MKL，但这一次不起作用，计算时间没有减少，原因是什么？

Eigen可以在引擎盖下使用MKL，所以你可以使用Eigen接口处理矩阵，让Eigen处理MKL。

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在包含任何特征头之前，您所要做的就是定义特征头

Eigen可以在引擎盖下使用MKL，因此您可以使用矩阵的Eigen接口，让Eigen处理MKL。

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在包含任何特征头之前，您所要做的就是定义特征头

我已经知道了，问题是，它没有任何明显的原因。但是它在第二天起作用了，所以要么我愚蠢到相信它不起作用，要么系统重启出于某种原因解决了问题。我已经知道了，问题是，它没有任何明显的原因。但是它在第二天起作用了，所以要么我愚蠢到相信它不起作用，要么因为某种原因系统重启解决了问题