oneMKL是英特尔推出的一款数学核心库，旨在提供高性能的数学函数和操作，以加速数据科学、科学计算、机器学习等领域的应用程序。它是英特尔oneAPI跨架构开发工具套件的一部分，支持在不同硬件加速器（如CPU、GPU、FPGA等）上实现高性能的数学计算。 本次“东方杯英特尔oneAPI黑客松大赛”赛题为使用oneMKL工具，对FFT算法进行加速与优化，下面是对于本次赛题以及oneMKL的使用经验分享。
- 配置oneMKL环境
- 调用oneMKL 相应 API函数，产生 2048 * 2048 个 随机单精度实数
- 根据2产生的随机数据作为输入，实现两维Real to complex FFT参考代码
- 根据2产生的随机数据作为输入，调用 oneMKL API 计算两维Real to complex FFT
- 结果正确性验证，对3和4计算的两维FFT输出数据进行全数据比对（允许适当精度误差）， 输出 “结果正确”或“结果不正确”信息
- 平均性能数据比对（比如运行1000次），输出FFT参考代码平均运行时间和oneMKL FFT平均运行时间
在VS官网下载安装VS2022
进入intel oneMKL官网下载安装oneMKL
选择操作系统和发行版本（我们使用的是Windows系统）
不想注册可选以下选项直接下载
下载完打开安装包，点击Extrat安装product package
选Continue进行oneMKL安装
点击Customize以定义安装位置
左下角选择安装位置（一定要记住你的安装位置，复制下来后面配置要用）
选择MKL库和VS版本安装
点击Finish安装完成
打开 Visual Studio2022，打开属性管理器。（属性管理器在视图-其他窗口）。打开后右上角出现下图
鼠标右键Debug | x64添加新项目属性表
双击新建的MKL属性表，打开属性
在 Intel Libraries for oneAPI 中把 Use oneMKL 设置成 Parallel
在 VC++目录中进行三项设置（具体根据你自己安装oneMKL的位置来设置，上面复制有可直接粘贴）
- 可执行文件目录：(安装位置)\mkl\2023.1.0\bin\intel64
- 包含目录：(安装位置)\mkl\2023.1.0\include
- 库目录(两个)：(安装位置)\mkl\2023.1.0\lib\intel64
(安装位置)\compiler\2023.1.0\windows\compiler\lib\intel64_win
在链接器-输入中添加附加依赖项，根据电脑不同配置，选择不同依赖项。（我们用的是64位，Link： mkl_intel_ilp64.lib mkl_intel_thread.lib mkl_core.lib libiomp5md.lib）
选择地址：https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onemkl-link-line-advisor.html#gs.4geua1
在Windows系统搜索框中搜索 “编辑系统环境变量”，打开，弹出系统属性
点击环境变量，在系统变量中，选择 Path 变量，双击进入编辑环境变量，点击新建，将路径：(安装oneMKL位置)\mkl\2023.1.0\redist\intel64 添加入系统变量
到此，环境配置完成。 参考文章：https://blog.csdn.net/m0_63111108/article/details/124734432
随机数生成器类型：VSL_BRNG_MT19937 VSL_BRNG_MT19937 用于生成基于 Mersenne Twister 算法的随机数序列。通过选择不同的种子值，可以生成不同的随机数序列。
float Radomnumber(float* arr, int SEED)
{
//mkl生成随机数
VSLStreamStatePtr stream; // 随机数流对象
// 初始化随机数流对象
vslNewStream(&stream, BRNG, SEED);
// 生成随机数并存储到矩阵中
vsRngUniform(VSL_RNG_METHOD_UNIFORMBITS32_STD, stream, n * n, arr, 0.0, 1.0);
return (*arr);
free(arr);
vslDeleteStream(&stream);
}//fftw进行FFT
fftwf_complex* out = (fftwf_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftwf_complex) * n * (n / 2 + 1));
fftwf_plan p = fftwf_plan_dft_r2c_2d(n, n, datain, out, FFTW_ESTIMATE); // 创建变换方案
//计算运行时间
start1[i] = clock();
fftwf_execute(p); // 执行变换
end1[i] = clock();//mkl进行FFT
MKL_LONG N[2] = { n, n };
MKL_LONG status = 0;
MKL_Complex8* dataout = NULL;
MKL_LONG rs[3] = { 0, n, 1 };
MKL_LONG cs[3] = { 0, n / 2 + 1, 1 };
DFTI_DESCRIPTOR_HANDLE hand = NULL;
status = DftiCreateDescriptor(&hand, DFTI_SINGLE, DFTI_REAL, 2, N);
status = DftiSetValue(hand, DFTI_PLACEMENT, DFTI_NOT_INPLACE);
status = DftiSetValue(hand, DFTI_CONJUGATE_EVEN_STORAGE, DFTI_COMPLEX_COMPLEX);
status = DftiSetValue(hand, DFTI_INPUT_STRIDES, rs);
status = DftiSetValue(hand, DFTI_OUTPUT_STRIDES, cs);
dataout = (MKL_Complex8*)mkl_malloc(n * (n / 2 + 1) * sizeof(MKL_Complex8), 64);
status = DftiCommitDescriptor(hand);
//计算运行时间
start2[i] = clock();
status = DftiComputeForward(hand, datain, dataout);
end2[i] = clock();
status = DftiFreeDescriptor(&hand);对fftw3与oneMKL FFT计算结果进行实部与虚部对比，计算两种方法做差所得到的绝对值是否满足所给misfit :1e-5
//结果正确性验证
for (int j = 0; j < n; j++)
{
for (int k = 0; k < n / 2 + 1; k++)
{
float s1, s2;
s1 = fabs(dataout[j * (n / 2 + 1) + k].real - out[j * (n / 2 + 1) + k][0]);
s2 = fabs(dataout[j * (n / 2 + 1) + k].imag - out[j * (n / 2 + 1) + k][1]);
if (s1 <= misft && s2 <= misft) s[i] = 1;
else s[i] = 0;
}
}注意事项：以上两种方法均只对执行变换过程统计时间
T1 = temp1 / m;
printf("fftw3平均运行的时间是%f ms\n", T1);
T2 = temp2 / m;
printf("mkl平均运行的时间是%lf ms\n", T2);每次循环结束前及时销毁变换方案并释放内存
// 销毁变换方案并释放内存空间
fftwf_destroy_plan(p);
fftwf_free(out);
mkl_free(dataout);
free(datain);该运行结果为循环100次计算得到的平均运行时间
可见对比误差在1e-5之内，oneMKL FFT算法运算结果是正确的，并且运行速度约为fftw3算法的3倍
使用oneMKL FFT计算傅里叶变换的优点:
- 高性能优化： oneMKL 中的 FFT 函数经过了高度优化，可以充分利用底层硬件资源，例如多核 CPU、GPU 等，以实现最佳性能。
- 支持多维和多通道数据： oneMKL 的 FFT 函数支持多维和多通道的数据变换。这对于处理图像、视频和其他多通道信号非常有用。
- 支持不同的数据精度： oneMKL 提供了多种数据精度的 FFT 函数
- 支持多种变换类型： oneMKL 可实现正向和反向变换，以及各种维度的变换。 oneMKL工具对FFT算法的加速与优化效果明显，后续我也将运用oneMKL工具对实际数学工程问题进行加速与优化。