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333e26d3
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5月 09, 2018
作者:
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+38
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doc/v2/design/mkl/mkldnn.md
doc/v2/design/mkl/mkldnn.md
+38
-10
未找到文件。
doc/v2/design/mkl/mkldnn.md
浏览文件 @
333e26d3
...
@@ -5,7 +5,7 @@
...
@@ -5,7 +5,7 @@
充分展现英特尔平台的优势,有效提升PaddlePaddle在英特尔架构上的性能。
充分展现英特尔平台的优势,有效提升PaddlePaddle在英特尔架构上的性能。
<div
align=
"center"
>
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"
image
/overview.png"
><br/>
<img
src=
"
https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images
/overview.png"
><br/>
Figure 1. PaddlePaddle on IA
Figure 1. PaddlePaddle on IA
</div>
</div>
...
@@ -42,16 +42,44 @@ Figure 1. PaddlePaddle on IA
...
@@ -42,16 +42,44 @@ Figure 1. PaddlePaddle on IA
MKL,MKLML以及MKL-DNN三者关系如下表:
MKL,MKLML以及MKL-DNN三者关系如下表:
| Name | Open Source | License | Descriptions |
<table>
| :---------- | :--------------- | :---------- | :------------ |
<thead>
| MKL | No | Proprietary | Accelerate math processing routines |
<tr>
| MKLML | No | Proprietary | Small package of MKL, especially for Machine Learning |
<th>
Name
</th>
| MKL-DNN | Yes | Apache 2.0 | Accelerate primitives processing routines especially for Deep Neural Networks |
<th>
Open Source
</th>
<th>
License
</th>
<th>
Descriptions
</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>
MKL
</td>
<td>
No
</td>
<td>
Proprietary
</td>
<td>
Accelerate math processing routines
</td>
</tr>
<tr>
<td>
MKLML
</td>
<td>
No
</td>
<td>
Proprietary
</td>
<td>
Small package of MKL, especially for Machine Learning
</td>
</tr>
<tr>
<td>
MKL-DNN
</td>
<td>
Yes
</td>
<td>
Apache 2.0
</td>
<td>
Accelerate primitives processing routines especially for Deep Neural Networks
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
MKLML可以与MKL-DNN共同使用,以此达到最好的性能。
MKLML可以与MKL-DNN共同使用,以此达到最好的性能。
<div
align=
"center"
>
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"
image
/engine.png"
><br/>
<img
src=
"
https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images
/engine.png"
><br/>
Figure 2. PaddlePaddle with MKL Engines
Figure 2. PaddlePaddle with MKL Engines
</div>
</div>
...
@@ -103,7 +131,7 @@ MKL-DNN的库目前只有动态库`libmkldnn.so`。
...
@@ -103,7 +131,7 @@ MKL-DNN的库目前只有动态库`libmkldnn.so`。
所以我们定义了一个
`MKLDNNMatrix`
用于管理MKL-DNN数据的不同格式以及相互之间的转换。
所以我们定义了一个
`MKLDNNMatrix`
用于管理MKL-DNN数据的不同格式以及相互之间的转换。
<div
align=
"center"
>
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"
image
/matrix.png"
><br/>
<img
src=
"
https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images
/matrix.png"
><br/>
Figure 3. MKLDNNMatrix
Figure 3. MKLDNNMatrix
</div>
</div>
...
@@ -113,7 +141,7 @@ Figure 3. MKLDNNMatrix
...
@@ -113,7 +141,7 @@ Figure 3. MKLDNNMatrix
子类只需要使用定义好的接口,实现具体的函数功能即可。
子类只需要使用定义好的接口,实现具体的函数功能即可。
<div
align=
"center"
>
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"
image
/layers.png"
><br/>
<img
src=
"
https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images
/layers.png"
><br/>
Figure 4. MKLDNNLayer
Figure 4. MKLDNNLayer
</div>
</div>
...
@@ -150,7 +178,7 @@ Figure 4. MKLDNNLayer
...
@@ -150,7 +178,7 @@ Figure 4. MKLDNNLayer
所以整体上,在实现每个子类的时候就不需要关心分支的事情了。
所以整体上,在实现每个子类的时候就不需要关心分支的事情了。
<div
align=
"center"
>
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"
image
/gradients.png"
><br/>
<img
src=
"
https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images
/gradients.png"
><br/>
Figure 5. Merge Gradients
Figure 5. Merge Gradients
</div>
</div>
...
...
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