Deploy to GitHub Pages: f8413ff7

develop/doc/_sources/design/mkl/mkl_packed.md.txt

@@ -30,10 +30,10 @@
 由于在现有的某些情况下（例如RNN），多次调用 cblas_?gemm 会使用相同的原数据，因此，每次调用时对原数据的重复Packing便成为了冗余。
 
 为了最大程度减少多次调用 cblas_?gemm 在Packing上的耗时，Intel® MKL 引入了以下四个API:
-   * cblas_?gemm_alloc
-   * cblas_?gemm_pack 
-   * cblas_?gemm_compute
-   * cblas_?gemm_free
+   * [cblas_?gemm_alloc](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-alloc)
+   * [cblas_?gemm_pack](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-pack)
+   * [cblas_?gemm_compute](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-compute)
+   * [cblas_?gemm_free](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-free)
 
 通过使用这些API，我们可以先完成对原数据的Packing操作，再把已转换为Packed格式的数据传递给那些复用同一数据的gemm_compute函数，从而避免了Packing冗余。
 
@@ -84,7 +84,20 @@ PaddlePaddle/Paddle
 2. 对比优化后layer与相对应的PaddlePaddle原有layer, 在batch mode下的结果。
 
 ### Python API
-TBD
+计划在`paddle/utils.Flags`中添加`use_mkl_packed`的flag，用于选择是否使用相关功能，并且当编译时`WITH_MKL=ON`的情况下，默认设置为`true`。
+
+同时，在`python/paddle/trainer/config_parser.py`中对应的layer处，添加`use_mkl_packed`这个选择，方便用户在Python端选择是否启用这个功能。
+
+具体实现方式比如：
+
+```python
+use_mkl_packed = bool(int(g_command_config_args.get("use_mkl_packed", 0)))
+if use_mkl_packed:
+    self.layer_type = mkl_packed_*
+```
+
+所有相关的`layer_type`会以*mkl_packed_*开头，这些会在`MKLPacked*Layer`注册layer的时候保证，以示区分。 
+
 
 ### Benchmarking
 会添加相应的脚本用于测试和对比在使用MKL Packed recurrent layers 前后的网络性能。

develop/doc/design/mkl/mkl_packed.html

@@ -238,12 +238,14 @@
 <li>转换冗余 由于在现有的某些情况下（例如RNN），多次调用 cblas_?gemm 会使用相同的原数据，因此，每次调用时对原数据的重复Packing便成为了冗余。</li>
 </ol>
 <p>为了最大程度减少多次调用 cblas_?gemm 在Packing上的耗时，Intel® MKL 引入了以下四个API:</p>
-<ul class="simple">
-<li>cblas_?gemm_alloc</li>
-<li>cblas_?gemm_pack</li>
-<li>cblas_?gemm_compute</li>
-<li>cblas_?gemm_free</li>
+<div class="toctree-wrapper compound">
+<ul>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-alloc">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-pack">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-compute">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-free">cblas</a></li>
 </ul>
+</div>
 <p>通过使用这些API，我们可以先完成对原数据的Packing操作，再把已转换为Packed格式的数据传递给那些复用同一数据的gemm_compute函数，从而避免了Packing冗余。</p>
 </div>
 <div class="section" id="solution">
@@ -303,7 +305,15 @@
 </div>
 <div class="section" id="python-api">
 <span id="python-api"></span><h3>Python API<a class="headerlink" href="#python-api" title="Permalink to this headline">¶</a></h3>
-<p>TBD</p>
+<p>计划在<code class="docutils literal"><span class="pre">paddle/utils.Flags</span></code>中添加<code class="docutils literal"><span class="pre">use_mkl_packed</span></code>的flag，用于选择是否使用相关功能，并且当编译时<code class="docutils literal"><span class="pre">WITH_MKL=ON</span></code>的情况下，默认设置为<code class="docutils literal"><span class="pre">true</span></code>。</p>
+<p>同时，在<code class="docutils literal"><span class="pre">python/paddle/trainer/config_parser.py</span></code>中对应的layer处，添加<code class="docutils literal"><span class="pre">use_mkl_packed</span></code>这个选择，方便用户在Python端选择是否启用这个功能。</p>
+<p>具体实现方式比如：</p>
+<div class="highlight-python"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="n">use_mkl_packed</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">bool</span><span class="p">(</span><span class="nb">int</span><span class="p">(</span><span class="n">g_command_config_args</span><span class="o">.</span><span class="n">get</span><span class="p">(</span><span class="s2">&quot;use_mkl_packed&quot;</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)))</span>
+<span class="k">if</span> <span class="n">use_mkl_packed</span><span class="p">:</span>
+    <span class="bp">self</span><span class="o">.</span><span class="n">layer_type</span> <span class="o">=</span> <span class="n">mkl_packed_</span><span class="o">*</span>
+</pre></div>
+</div>
+<p>所有相关的<code class="docutils literal"><span class="pre">layer_type</span></code>会以*mkl_packed_*开头，这些会在<code class="docutils literal"><span class="pre">MKLPacked*Layer</span></code>注册layer的时候保证，以示区分。</p>
 </div>
 <div class="section" id="benchmarking">
 <span id="benchmarking"></span><h3>Benchmarking<a class="headerlink" href="#benchmarking" title="Permalink to this headline">¶</a></h3>

develop/doc_cn/_sources/design/mkl/mkl_packed.md.txt

@@ -30,10 +30,10 @@
 由于在现有的某些情况下（例如RNN），多次调用 cblas_?gemm 会使用相同的原数据，因此，每次调用时对原数据的重复Packing便成为了冗余。
 
 为了最大程度减少多次调用 cblas_?gemm 在Packing上的耗时，Intel® MKL 引入了以下四个API:
-   * cblas_?gemm_alloc
-   * cblas_?gemm_pack 
-   * cblas_?gemm_compute
-   * cblas_?gemm_free
+   * [cblas_?gemm_alloc](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-alloc)
+   * [cblas_?gemm_pack](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-pack)
+   * [cblas_?gemm_compute](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-compute)
+   * [cblas_?gemm_free](https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-free)
 
 通过使用这些API，我们可以先完成对原数据的Packing操作，再把已转换为Packed格式的数据传递给那些复用同一数据的gemm_compute函数，从而避免了Packing冗余。
 
@@ -84,7 +84,20 @@ PaddlePaddle/Paddle
 2. 对比优化后layer与相对应的PaddlePaddle原有layer, 在batch mode下的结果。
 
 ### Python API
-TBD
+计划在`paddle/utils.Flags`中添加`use_mkl_packed`的flag，用于选择是否使用相关功能，并且当编译时`WITH_MKL=ON`的情况下，默认设置为`true`。
+
+同时，在`python/paddle/trainer/config_parser.py`中对应的layer处，添加`use_mkl_packed`这个选择，方便用户在Python端选择是否启用这个功能。
+
+具体实现方式比如：
+
+```python
+use_mkl_packed = bool(int(g_command_config_args.get("use_mkl_packed", 0)))
+if use_mkl_packed:
+    self.layer_type = mkl_packed_*
+```
+
+所有相关的`layer_type`会以*mkl_packed_*开头，这些会在`MKLPacked*Layer`注册layer的时候保证，以示区分。 
+
 
 ### Benchmarking
 会添加相应的脚本用于测试和对比在使用MKL Packed recurrent layers 前后的网络性能。

develop/doc_cn/design/mkl/mkl_packed.html

@@ -257,12 +257,14 @@
 <li>转换冗余 由于在现有的某些情况下（例如RNN），多次调用 cblas_?gemm 会使用相同的原数据，因此，每次调用时对原数据的重复Packing便成为了冗余。</li>
 </ol>
 <p>为了最大程度减少多次调用 cblas_?gemm 在Packing上的耗时，Intel® MKL 引入了以下四个API:</p>
-<ul class="simple">
-<li>cblas_?gemm_alloc</li>
-<li>cblas_?gemm_pack</li>
-<li>cblas_?gemm_compute</li>
-<li>cblas_?gemm_free</li>
+<div class="toctree-wrapper compound">
+<ul>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-alloc">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-pack">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-compute">cblas</a></li>
+<li class="toctree-l1"><a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-cblas-gemm-free">cblas</a></li>
 </ul>
+</div>
 <p>通过使用这些API，我们可以先完成对原数据的Packing操作，再把已转换为Packed格式的数据传递给那些复用同一数据的gemm_compute函数，从而避免了Packing冗余。</p>
 </div>
 <div class="section" id="solution">
@@ -322,7 +324,15 @@
 </div>
 <div class="section" id="python-api">
 <span id="python-api"></span><h3>Python API<a class="headerlink" href="#python-api" title="永久链接至标题">¶</a></h3>
-<p>TBD</p>
+<p>计划在<code class="docutils literal"><span class="pre">paddle/utils.Flags</span></code>中添加<code class="docutils literal"><span class="pre">use_mkl_packed</span></code>的flag，用于选择是否使用相关功能，并且当编译时<code class="docutils literal"><span class="pre">WITH_MKL=ON</span></code>的情况下，默认设置为<code class="docutils literal"><span class="pre">true</span></code>。</p>
+<p>同时，在<code class="docutils literal"><span class="pre">python/paddle/trainer/config_parser.py</span></code>中对应的layer处，添加<code class="docutils literal"><span class="pre">use_mkl_packed</span></code>这个选择，方便用户在Python端选择是否启用这个功能。</p>
+<p>具体实现方式比如：</p>
+<div class="highlight-python"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="n">use_mkl_packed</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">bool</span><span class="p">(</span><span class="nb">int</span><span class="p">(</span><span class="n">g_command_config_args</span><span class="o">.</span><span class="n">get</span><span class="p">(</span><span class="s2">&quot;use_mkl_packed&quot;</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)))</span>
+<span class="k">if</span> <span class="n">use_mkl_packed</span><span class="p">:</span>
+    <span class="bp">self</span><span class="o">.</span><span class="n">layer_type</span> <span class="o">=</span> <span class="n">mkl_packed_</span><span class="o">*</span>
+</pre></div>
+</div>
+<p>所有相关的<code class="docutils literal"><span class="pre">layer_type</span></code>会以*mkl_packed_*开头，这些会在<code class="docutils literal"><span class="pre">MKLPacked*Layer</span></code>注册layer的时候保证，以示区分。</p>
 </div>
 <div class="section" id="benchmarking">
 <span id="benchmarking"></span><h3>Benchmarking<a class="headerlink" href="#benchmarking" title="永久链接至标题">¶</a></h3>