blocks|key|545658|text|numpy的标准pip包链接到OpenBLAS。Mabey+OpenBLAS在速度方面与MKL处于相同的水平。有关它们的速度的详细比较，请参阅Boosting+numpy:+Why+BLAS Matters和+Benchmark+OpenBLAS,+Intel+MKL+vs+ATLAS|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|545659|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://markus-beuckelmann.de/blog/boosting-numpy-blas.html|1|https://github.com/tmolteno/necpp/issues/18^0|1Z|W|0|2W|13|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

numpy's standard pip packages are linked to OpenBLAS. Mabey OpenBLAS is in the same ballpark for speed as MKL.
For a detailed comparison of their speeds, please see <a href="http://markus-beuckelmann.de/blog/boosting-numpy-blas.html" rel="noreferrer">Boosting numpy: Why BLAS Matters</a>
and <a href="https://github.com/tmolteno/necpp/issues/18" rel="noreferrer">
Benchmark OpenBLAS, Intel MKL vs ATLAS</a>

blocks|key|178157|text|简短的回答是:不，也许只是一点点。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|178158|我刚刚在这个网站上重复了一遍基准测试：https://jwalton.info/Python-MKL-openBLAS/。在当前版本的numpy上的结果与在intel-numpy上的结果相似。|offset|length|style|CODE|178159|Speedup+>1表示MKL更快。加速比<0意味着“标准”numpy+(使用openBLAS)更快。|178160|​|178161|📷|atomic|178162|178163|178164|178165|178166|如您所见，差异很小。对于某些函数，有很小的加速比(~1.1倍)。但对于它们中的大多数，没有加速，并且有一个函数在MKL中明显较慢。|178167|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://jwalton.info/Python-MKL-openBLAS/|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/aa473cb93d5a5f1a87ce12cf695d5798.png|imageAlt|2|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/c0c8434d58fb922c1888afc1c5d6ebe5.png|3|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/72be87a89468b0ff404b876012326409.png|4|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/cc75f8ff4f95f7e40a4cbd7773d13961.png^0|0|1V|5|26|B|J|15|0|0|0|0|0|1|1|0|0|1|2|0|0|1|3|0|0|1|4|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1F|8|@$D|1G|E|1H|F|G]|$D|1I|E|1J|F|G]]|9|@$D|1K|E|1L|1|1M]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|N|7|1P|8|@]|9|@$D|1Q|E|1R|1|1S]]|A|$]]|$1|O|3|M|5|N|7|1T|8|@]|9|@$D|1U|E|1V|1|1W]]|A|$]]|$1|P|3|M|5|N|7|1X|8|@]|9|@$D|1Y|E|1Z|1|20]]|A|$]]|$1|Q|3|M|5|N|7|21|8|@]|9|@$D|22|E|23|1|24]]|A|$]]|$1|R|3|K|5|6|7|25|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|26|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]]|V|$W|$5|X|Y|Z|A|$10|11]]|12|$5|13|Y|14|A|$15|16|17|-4]]|18|$5|13|Y|14|A|$15|19|17|-4]]|1A|$5|13|Y|14|A|$15|1B|17|-4]]|1C|$5|13|Y|14|A|$15|1D|17|-4]]]]

Short answer: No, maybe just slightly.
I just repeated now benchmark from this site: <a href="https://jwalton.info/Python-MKL-openBLAS/" rel="nofollow noreferrer">https://jwalton.info/Python-MKL-openBLAS/</a>.
And the results on current version of <code>numpy</code> are similar to those on <code>intel-numpy</code>.
Speedup &gt; 1 means MKL is faster.
Speedup &lt; 0 means &quot;standard&quot; numpy (using openBLAS) is faster.
<img src="https://i.stack.imgur.com/S0ig1.png" alt="enter image description here" />
<img src="https://i.stack.imgur.com/BVVwD.png" alt="enter image description here" />
<img src="https://i.stack.imgur.com/ssEK7.png" alt="enter image description here" />
<img src="https://i.stack.imgur.com/KonpR.png" alt="enter image description here" />
As you can see, differences are small. For some functions there is small (~1.1x) speedup. But for most of them there is no speedup and one function is significantly slower in MKL.

If numpy+mkl is faster, how much faster is it than numpy?

I found that the numpy+mkl installation package is much larger than numpy, but I can't feel the difference in their speed.

Is numpy+mkl faster than numpy?

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