安装VS2010

下载Intel_parallel_studio_xe_2013_sp1_update3_for_windows，按默认选项安装，一般默认安装目录为： C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2013 SP1\

2013_sp1_update3版本的mkl支持VS2010，新版本mkl2019好像已经不支持了。

新建c/c++项目，例如win32控制台项目

工程属性的配置：

1.工程属性——》配置属性——》VC++目录

   可执行文件目录 添加： C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2013 SP1\mkl\bin\ia32
   包含目录 添加： C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2013 SP1\mkl\include
   库目录 添加： C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2013 SP1\mkl\lib\ia32

   另有intel64架构可以配置

2.工程属性——》配置属性——》连接器——》输入 

   附加依赖项 添加： mkl_intel_c.lib ; mkl_intel_thread.lib ; mkl_core.lib 

3.工程属性——》配置属性——》Intel Performance Library 

   Use Intel MKL 选择： Parallel
   intel MKL配置完毕

4.mkl用户手册内任意代码测试mkl是否配置成功  需添加头文件 #include "mkl.h"

下载 Free Non-Commercial（非商业版）的ifort，icc 以及MKL。很简单，只需要提供邮箱，然后按照步骤一步步来就行了，intel会把序列号和一个licence文件发到你邮箱里。这里以64位版本 l_fc_p_10.1.015_intel64.tar.gz，l_cc_p_10.1.015_intel64，以及数学库 l_mkl_p_1.0..1.014.tgz为例。

2）安装：

a) 以root身份登陆linux，tar -zxvf l_fc_p_10.1.015.tar.gz，解压缩.

b) ＃ cd  l_fc_p_10.1.015

＃ ./install.sh

c) 选择1，进入安装，然后有输入序列号的选择，如果直接输入序列号，就选1（推荐使用），然后输入序列号，如果不能上网，或网络认证太慢，可以提供licence文件的路径的话，选2，然后根据提示输入licence文件的全部路径及文件名（以.lic结尾）。

d）选择Typical install典型安装（推荐使用），如果是高级用户，可以选择advanced.

e)阅读协议，一路回车，到最后根据提示输入accept。

f)然后都是默认安装，一路回车就安装完毕。

l_cc_p_10.1.015_intel64，以及数学库l_mkl_p_1.0..1.014.tgz的安装步骤同上。

3）配置：

进入安装目录下才/bin，默认路径为/opt/intel/fce/10.0.008/bin，/opt/intel/cce/10.0.015/bin。

source ifortvars.sh(.csh)

source iccvars.sh

到此安装设置完毕。分别输入which ifort，which icc如果能看到/opt/intel/fce/10.0.008/bin/ifort ，/opt/intel/cce/10.0.015/bin/icc，那么就安装设置成功了，赶紧用个fortran程序去测试吧。

另外，还有一种定义环境变量的方法，切换到root用户下，vi /etc/profile/，在该文件中定义环境变量如下所示：

＃intel compiler

source /opt/intel/cce/10.1.015/bin/iccvars.sh

source /opt/intel/fce/10.0.008/bin/ifortvars.sh然后，保存退出，source /etc/profile，到此为止，intel编译器安装完毕。

Note:
export CC=icc CXX=icpc LD=xild AR=xiar

从intel官网下载c_studio_xe_2013_sp1_update3_setup.exe文件（完全离线安装包）

双击.exe文件，自动提取文件并进入安装引导

安装完成后，配置VS2010（前提是本机已正确安装过VS2010）

新建一C++项目，比如win32控制台项目：MKL_TEST

点击菜单栏 项目——》MKL_TEST属性——》配置属性——》VC++目录：

可执行文件目录添加：C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE\mkl\bin\ia32

包含目录添加：C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE\mkl\include

库目录添加：C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE\mkl\lib\ia32

注意：包含目录不区分ia32和intel64

Bin和lib目录区分ia32和intel64根据自己的CPU架构选择。

IA32可以认为是X86或者X86-32

Intel64:intel与HP联合开发的64-bits全新架构，与X86不兼容，没有太大市场。

6 、连接器——》输入

附加依赖项：添加

mkl_intel_c.lib

mkl_intel_thread.lib

mkl_core.lib

libiomp5mt.lib//我只添加了前三个，添加第4个，编译时提示找不到此库

7、配置属性——Intel Performance Library

右侧Use Intel MKL :

选择Parallel

其它两项可以选择性配置，不配置也可以。

8、至此，VS2010调用MKL已配置完毕，可在MKL_TEST项目里添加源文件main.c 测试代码如下：

#define min(x,y) (((x) < (y)) ? (x) : (y))

#include

#include

#include "mkl.h"

int main()

{

    double *A, *B, *C;

    int m, n, k, i, j;

    double alpha, beta;

    printf ("\n This example computes real matrix C=alpha*A*B+beta*C using \n"

            " Intel® MKL function dgemm, where A, B, and  C are matrices and \n"

            " alpha and beta are double precision scalars\n\n");

    m = 2000, k = 200, n = 1000;

    printf (" Initializing data for matrix multiplication C=A*B for matrix \n"

            " A(%ix%i) and matrix B(%ix%i)\n\n", m, k, k, n);

    alpha = 1.0; beta = 0.0;

    printf (" Allocating memory for matrices aligned on 64-byte boundary for better \n"

            " performance \n\n");

    A = (double *)mkl_malloc( m*k*sizeof( double ), 64 );

    B = (double *)mkl_malloc( k*n*sizeof( double ), 64 );

    C = (double *)mkl_malloc( m*n*sizeof( double ), 64 );

    if (A == NULL || B == NULL || C == NULL) {

      printf( "\n ERROR: Can't allocate memory for matrices. Aborting... \n\n");

      mkl_free(A);

      mkl_free(B);

      mkl_free(C);

      return 1;

    }

    printf (" Intializing matrix data \n\n");

    for (i = 0; i < (m*k); i++) {

        A[i] = (double)(i+1);

    }

    for (i = 0; i < (k*n); i++) {

        B[i] = (double)(-i-1);

    }

    for (i = 0; i < (m*n); i++) {

        C[i] = 0.0;

    }

    printf (" Computing matrix product using Intel® MKL dgemm function via CBLAS interface \n\n");

    cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, 

                m, n, k, alpha, A, k, B, n, beta, C, n);

    printf ("\n Computations completed.\n\n");

    printf (" Top left corner of matrix A: \n");

    for (i=0; i

      for (j=0; j

        printf (".0f", A[j+i*k]);

      }

      printf ("\n");

    }

    printf ("\n Top left corner of matrix B: \n");

    for (i=0; i

      for (j=0; j

        printf (".0f", B[j+i*n]);

      }

      printf ("\n");

    }

    printf ("\n Top left corner of matrix C: \n");

    for (i=0; i

      for (j=0; j

        printf (".5G", C[j+i*n]);

      }

      printf ("\n");

    }

    getchar();

    printf ("\n Deallocating memory \n\n");

    mkl_free(A);

    mkl_free(B);

    mkl_free(C);

    printf (" Example completed. \n\n");

    return 0;

}