diff --git a/doc/design/mkldnn/README.MD b/doc/design/mkldnn/README.MD
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e956994431fbb43438c56dcd96ad8313cf516090
--- /dev/null
+++ b/doc/design/mkldnn/README.MD
@@ -0,0 +1,110 @@
+# Intel® MKL-DNN on PaddlePaddle: Design Doc
+
+我们计划将Intel深度神经网络数学库(**MKL-DNN**\[[1](#references)\])集成到PaddlePaddle,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。
+
+我们短期内的基本目标是:
+
+- 完成常用layer的MKL-DNN实现。
+- 完成常见深度神经网络VGG,GoogLeNet 和 ResNet的MKL-DNN实现。
+
+
+## Contents
+
+- [Overview](#overview)
+- [Actions](#actions)
+ - [CMake](#cmake)
+ - [Layers](#layers)
+ - [Activations](#activations)
+ - [Unit Tests](#unit-tests)
+ - [Protobuf Messages](#protobuf-messages)
+ - [Python API](#python-api)
+ - [Demos](#demos)
+ - [Benchmarking](#benchmarking)
+ - [Others](#others)
+- [Design Concerns](#design-concerns)
+
+## Overview
+
+我们会把MKL-DNN作为第三方库集成进PaddlePaddle,整体框架图
+
+
+Figure 1. PaddlePaddle on IA.
+
+
+## Actions
+我们把集成方案大致分为了如下几个方面。
+
+### CMake
+我们会在`CMakeLists.txt`中会添加`WITH_MKLDNN`的选项,当设置这个值为`ON`的时候会启用编译MKL-DNN功能。同时会自动开启OpenMP用于提高MKL-DNN的性能。
+
+同时,我们会引入`WITH_MKLML`选项,用于选择是否使用MKL-DNN自带的MKLML安装包。这个安装包可以独立于MKL-DNN使用,但是建议在开启MKL-DNN的同时也打开MKLML的开关,这样才能发挥最好的性能。
+
+所以,我们会在`cmake/external`目录新建`mkldnn.cmake`和`mklml.cmake`文件,它们会在编译PaddlePaddle的时候下载对应的软件包,并放到PaddlePaddle的third party目录中。
+
+**备注**:当`WITH_MKLML=ON`的时候,会优先使用这个包作为PaddlePaddle的CBLAS和LAPACK库,所以会稍微改动`cmake/cblas.cmake`中的逻辑。
+
+### Layers
+所有MKL-DNN相关的C++ layers,都会按照PaddlePaddle的目录结构存放在
+`paddle/gserver/layers`中,并且文件名都会一以*Mkldnn*开头。
+
+所有MKL-DNN的layers都会继承于一个叫做`MkldnnLayer`的父类,该父类继承于PaddlePaddle的基类`Layer`。
+
+### Activations
+由于在PaddlePaddle中,激活函数是独立于layer概念的,所以会在`paddle/gserver/activations`目录下添加一个`MkldnnActivation.h`文件定义一些用于MKL-DNN的接口,实现方法还是会在`ActivationFunction.cpp`文件。
+
+### Unit Tests
+会在`paddle/gserver/test`目录下添加`test_Mkldnn.cpp`和`MkldnnTester.*`用于MKL-DNN的测试。
+
+Activation的测试,计划在PaddlePaddle原有的测试文件上直接添加新的测试type。
+
+### Protobuf Messages
+根据具体layer的需求可能会在`proto/ModelConfig.proto`里面添加必要的选项。
+
+### Python API
+目前只考虑**v1 API**。
+
+计划在`python/paddle/trainer/config_parser.py`里面添加`use_mkldnn`这个选择,方便用户选择使用MKL-DNN的layers。
+
+具体实现方式比如:
+
+```python
+use_mkldnn = bool(int(g_command_config_args.get("use_mkldnn", 0)))
+if use_mkldnn
+ self.layer_type = mkldnn_*
+```
+
+所有MKL-DNN的layer type会以*mkldnn_*开头,以示区分。
+
+并且可能在`python/paddle/trainer_config_helper`目录下的`activations.py `和`layers.py`里面添加必要的MKL-DNN的接口。
+
+### Demos
+
+会在`v1_api_demo`目录下添加一个`mkldnn`的文件夹,里面放入一些用于MKL-DNN测试的demo脚本。
+
+### Benchmarking
+会考虑添加部分逻辑在`benchmark/paddle/image/run.sh`,添加使用MKL-DNN的测试。
+
+### Others
+1. 如果在使用MKL-DNN的情况下,会把CPU的Buffer对齐为64。
+2. 深入PaddlePaddle,寻找有没有其他可以优化的可能,进一步优化。比如可能会用OpenMP改进SGD的更新性能。
+
+## Design Concerns
+
+为了更好的符合PaddlePaddle的代码风格\[[2](#references)\],同时又尽可能少的牺牲MKL-DNN的性能\[[3](#references)\]。
+
+我们总结出一些特别需要注意的点:
+
+1. 使用**deviceId_**。为了尽可能少的在父类Layer中添加变量或者函数,我们决定使用已有的`deviceId_`变量来区分layer的属性,定义`-2`为`MkldnnLayer`特有的设备ID。
+2. 重写父类Layer的**init**函数,修改`deviceId_`为`-2`,代表这个layer是用于跑在MKL-DNN的环境下。
+3. 创建`MkldnnMatrix`,用于管理MKL-DNN会用到的相关memory函数、接口以及会用的到格式信息。
+4. 创建`MkldnnBase`,定义一些除了layer和memory相关的类和函数。包括MKL-DNN会用到`MkldnnStream`和`CpuEngine`,和未来可能还会用到`FPGAEngine`等。
+5. 在**Argument**里添加两个`MkldnnMatrixPtr`,取名为`mkldnnValue`和`mkldnnGrad`,用于存放`MkldnnLayer`会用到的memory buffer。 并且添加函数cvt(会修改为一个更加合适的函数名),用于处理"CPU device"和"MKL-DNN device"之间memory的相互转化。
+6. 在父类`Layer`中的`getOutput`函数中添加一段逻辑,用于判断`deviceId`,并针对device在MKL-DNN和CPU之间不统一的情况,做一个前期转换。 也就是调用`Argument`的cvt函数把output统一到需要的device上。
+7. 在原来的`FLAGS`中添加一个`use_mkldnn`的flag,用于选择是否使用MKL-DNN的相关功能。
+
+## References
+
+1. [Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (Intel MKL-DNN)](https://github.com/01org/mkl-dnn "Intel MKL-DNN")
+2. [原来的方案](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/3096)会引入**nextLayer**的信息。但是在PaddlePaddle中,无论是重构前的layer还是重构后的op,都不会想要知道next layer/op的信息。
+3. MKL-DNN的高性能格式与PaddlePaddle原有的`NCHW`不同(PaddlePaddle中的CUDNN部分使用的也是`NCHW`,所以不存在这个问题),所以需要引入一个转换方法,并且只需要在必要的时候转换这种格式,才能更好的发挥MKL-DNN的性能。
+
diff --git a/doc/design/mkldnn/image/overview.png b/doc/design/mkldnn/image/overview.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..84b455c28230703599a2529f014cfbb222138fef
Binary files /dev/null and b/doc/design/mkldnn/image/overview.png differ