Create README_CN.md

python/examples/criteo_ctr_with_cube/README_CN.md

+## 带稀疏参数服务器的CTR预测服务
+(简体中文|[English](./README.md))
+
+### 获取样例数据
+```
+sh get_data.sh
+```
+
+### 保存模型和配置文件
+```
+python local_train.py
+```
+执行脚本后会在当前目录生成ctr_server_model和ctr_client_config文件夹,以及ctr_server_model_kv, ctr_client_conf_kv。
+
+### 启动稀疏参数服务器
+```
+cp ../../../build_server/core/predictor/seq_generator seq_generator
+cp ../../../build_server/output/bin/cube* ./cube/
+sh cube_prepare.sh &
+```
+
+此处，模型当中的稀疏参数会被存放在稀疏参数服务器Cube当中，关于稀疏参数服务器Cube的介绍，请阅读[单机版稀疏参数服务器Cube](../../../doc/CUBE_LOCAL_CN.md)
+
+### 启动RPC预测服务，服务端线程数为4（可在test_server.py配置）
+
+```
+python test_server.py ctr_serving_model_kv 
+```
+
+### 执行预测
+
+```
+python test_client.py ctr_client_conf/serving_client_conf.prototxt ./raw_data
+```
+
+### Benchmark
+
+设备 ：Intel(R) Xeon(R) CPU 6148 @ 2.40GHz 
+
+模型 ：[Criteo CTR](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/python/examples/ctr_criteo_with_cube/network_conf.py)
+
+server core/thread num ： 4/8
+
+执行
+```
+bash benchmark.sh
+```
+客户端每个线程会发送1000个batch
+
+| client  thread num | prepro | client infer | op0    | op1   | op2    | postpro | avg_latency | qps   |
+| ------------------ | ------ | ------------ | ------ | ----- | ------ | ------- | ----- | ----- |
+| 1                  | 0.035  | 1.596        | 0.021  | 0.518 | 0.0024 | 0.0025  | 6.774 | 147.7 |
+| 2                  | 0.034  | 1.780        | 0.027  | 0.463 | 0.0020 | 0.0023  | 6.931 | 288.3 |
+| 4                  | 0.038  | 2.954        | 0.025  | 0.455 | 0.0019 | 0.0027  | 8.378 | 477.5 |
+| 8                  | 0.044  | 8.230        | 0.028  | 0.464 | 0.0023 | 0.0034  | 14.191 | 563.8 |
+| 16                 | 0.048  | 21.037       | 0.028  | 0.455 | 0.0025 | 0.0041  | 27.236 | 587.5 |
+
+平均每个线程耗时图如下
+
+![avg cost](../../../doc/criteo-cube-benchmark-avgcost.png)
+
+每个线程QPS耗时如下
+
+![qps](../../../doc/criteo-cube-benchmark-qps.png)