Math Kernel Library）是Intel提供的一个高性能的数学库，它提供了广泛的数学函数来优化各种数学运算，包括线性代数、快速傅里叶变换（FFT）、随机数生成等。MKL库也提供了内存管理函数，如mkl_malloc()和mkl_free()，以及线性代数函数，如cblas_dgemm()。下面我将分别介绍这些函数的用法：
- mkl_malloc()
mkl_malloc()函数用于在内存中动态分配指定大小的连续空间，并返回指向这块内存的指针。这个函数类似于C语言中的malloc()，但是mkl_malloc()会考虑处理器的缓存对齐，从而可能提供更好的性能。
函数原型：
void* mkl_malloc(size_t size, int alignment);
size：要分配的内存大小（以字节为单位）。
alignment：内存对齐的字节数。通常设置为64或128以获得最佳性能。
返回值：
如果成功，返回指向新分配内存的指针。
如果失败，返回NULL。
2. mkl_free()
mkl_free()函数用于释放通过mkl_malloc()分配的内存。
函数原型：
void mkl_free(void* ptr);
ptr：指向要释放的内存的指针。
3. cblas_dgemm()
cblas_dgemm()函数用于执行双精度浮点矩阵乘法（即，两个双精度浮点矩阵的乘法）。它是BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库中的一部分，MKL实现了这个库。
函数原型：
void cblas_dgemm(const enum CBLAS_ORDER Order, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB, const MKL_INT M, const MKL_INT N, const MKL_INT K, const double alpha, const double *A, const MKL_INT lda, const double *B, const MKL_INT ldb, const double beta, double *C, const MKL_INT ldc);
Order：指定矩阵的存储方式，可以是CblasRowMajor（行主序）或CblasColMajor（列主序）。
TransA和TransB：指定矩阵A和B是否需要转置。可以是CblasNoTrans（不转置）、CblasTrans（转置）或CblasConjTrans（共轭转置，但在双精度浮点情况下与CblasTrans相同）。
M、N、K：指定矩阵的维度。
alpha：一个标量，用于在矩阵乘法前与A矩阵相乘。
A、B：指向输入矩阵A和B的指针。
lda、ldb：指定矩阵A和B的行数（如果矩阵是行主序）或列数（如果矩阵是列主序）。
beta：一个标量，用于在矩阵乘法后与C矩阵相乘。
C：指向输出矩阵C的指针。
ldc：指定矩阵C的行数（如果矩阵是行主序）或列数（如果矩阵是列主序）。
在使用这些函数时，请确保你已经正确初始化了MKL库，并且链接了正确的库文件。此外，务必注意内存管理和错误处理，以避免内存泄漏和程序崩溃。