Nous avons vu dans l'introduction à la MKL que cette librairie est par défaut en mode multi-threadé.

L'objet de cet article est d'exposer dans les grandes lignes :

• les gains que vous pouvez en attendre
• le fonctionnement de la couche de threading
• les interactions avec votre code si vous utilisez déjà du threading
• le bon usage sous l'ordonnanceur Slurm

• Toute les fonctions de la MKL ne se prêtent pas à du multi-threading
• Les familles de fonctions concernées sont :
  • Direct sparse solver
  • LAPACK : certaines fonctions
  • Level1 and Level2 BLAS : certaines fonctions
  • Level 3 BLAS et presque toutes les fonctions Sparse BLAS
  • Toutes les fonctions mathématiques VML
  • FFT
• La liste exhaustive des méthodes est donnée dans le User's Guide, section Threaded Functions and Problems

Nous rappelons que la MKL est thread-safe.

Autrement dit, si votre programme est déjà multi-threadé (quel que soit le moyen utilisé) et que vous faites appel à la MKL dans des threads, l'exécution du programme ne risque pas de “planter” ou de générer des résultats aléatoires.