MacOS下Intel One API执行source setvars.sh时conda加载慢如何解决

一、缩短终端启动时间的优化方案 #

方案1：改为按需加载OneAPI环境（推荐） #

删掉~/.zshrc中原有的source /opt/intel/oneapi/setvars.sh相关配置，新增别名配置：

alias load_oneapi='source /opt/intel/oneapi/setvars.sh --config="/opt/intel/oneapi/config_setvars.txt" > /dev/null'

平时新终端启动不会加载OneAPI相关组件，启动时间会恢复到2-3秒的正常水平，需要使用OneAPI工具链时，执行load_oneapi手动加载环境即可。

方案2：拆分加载逻辑，仅保留必要组件 #

如果需要默认保留conda可用，可拆分环境加载流程，不走全量的setvars.sh：

1. 先临时执行一次source /opt/intel/oneapi/setvars.sh --config="/opt/intel/oneapi/config_setvars.txt"
2. 执行conda init zsh，完成后关闭当前终端
3. 打开新终端后，删掉~/.zshrc中的source setvars.sh相关行，仅保留conda init自动生成的初始化代码块
4. 若后续需要使用MKL等OneAPI其他组件，单独加载对应组件的vars脚本即可，例如：

source /opt/intel/oneapi/mkl/latest/env/vars.sh

方案3：优化配置文件减少加载项 #

如果一定要保留全量setvars.sh自动加载，修改config_setvars.txt，移除不必要的组件加载：

default=exclude
mkl=latest
# 不需要Intel Python时删除下方idp行，可大幅减少加载耗时
# idp=latest

二、补充问题解答 #

问题1：Python显示为conda-forge版本是否正常 #

该情况属于正常现象。你的.condarc配置中conda-forge渠道的排序在Intel渠道之前，conda的包优先级遵循渠道从上到下的顺序，因此会优先调用conda-forge渠道的Python版本。
如果需要默认使用Intel版Python，调整.condarc的渠道顺序，将Intel源放到conda-forge之前即可：

channels:
  - https://conda.anaconda.org/intel/osx-64
  - conda-forge
  - https://conda.anaconda.org/jdblischak/osx-64
  - defaults

问题2：intelpython加载慢是否和目录文件过多有关 #

二者存在直接关联。intelpython的vars.sh脚本运行时，会遍历安装目录下的二进制、库文件路径，更新PATH、DYLD_LIBRARY_PATH等系统环境变量，预装的第三方包越多、目录下文件总数越大，遍历耗时就越长，因此单独加载该脚本也会出现明显卡顿。 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1773603