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doc/design/mkldnn/README.MD

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 我们短期内的基本目标是：
 
-- 完成常用layer的MKLDNN实现。
-- 完成常见深度神经网络VGG，GoogLeNet 和 ResNet的MKLDNN实现。
+- 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
 
-- [Overall](#overall)
-- [Details](#details)
- 	- [Cmake](#cmake)
-	- [Layer](#layer)
-	- [Activation](#activation)
-	- [Unit Test](#unit-test)
-	- [Proto](#proto)
+- [Overview](#overview)
+- [Actions](#actions)
+ 	- [CMake](#cmake)
+	- [Layers](#layers)
+	- [Activations](#activations)
+	- [Unit Tests](#unit-tests)
+	- [Protobuf Messages](#protobuf-messages)
 	- [Python API](#python-api)
-	- [Demo](#demo)
-	- [Benchmark](#benchmark)
+	- [Demos](#demos)
+	- [Benchmarking](#benchmarking)
 	- [Others](#others)
-- [KeyPoints](#keypoints)
+- [Design Concerns](#design-concerns)
 
-## Overall
+## Overview
 
-我们会把MKLDNN作为第三方库集成进PaddlePaddle，整体框架图
+我们会把MKL-DNN作为第三方库集成进PaddlePaddle，整体框架图
 <div align="center">
 <img src="image/overview.png" width=350><br/>
 Figure 1. PaddlePaddle on IA.
 </div>
 
-## Details
+## 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MKLDNN功能。同时会自动开启`OpenMP`用于提高MKLDNN的性能。
+### 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。
 
-为了让PaddlePaddle更好的发挥MKLDNN的性能，我们还会引入`WITH_MKLML`的选项，用于选择是否用MKLDNN自带的MKLML的安装包。这个安装包可以独立于MKLDNN使用，但是建议在开启MKLDNN的同时也打开MKLML的开关，这样才能发挥最好的性能。
+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`新建`MKLDNN.cmake`和`MKLML.cmake`文件，并作为第三方库安装到PaddlePaddle的third party目录中。
+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。
+**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。
 
-### Layer
-所有的layer相关的C++代码，都会在按照PaddlePaddle的目录结构存放在
-`paddle\gserver\layers`中，文件名以*Mkldnn*开头。
+### 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MKLDNN的Layer都会继承于一个MKLDNN的父类layer，这个父类mkldnnlayer继承于Paddle的基类layer。
+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`。
 
-### Activation
-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MKLDNN的接口，实现方法还是在`ActivationFunction.cpp`里面
+### 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 Test
-会在`paddle\gserver\test`目录下添加`test_Mkldnn.cpp`和`MkldnnTester.*`用于mkldnn的测试。
+### 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Paddle原有的测试文件上直接添加测试type。
+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。
 
-### Proto
-根据具体layer的需求可能会在`proto\ModelConfig.proto`里面添加必要的选项。
+### 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user选择使用mkldnn的layers。
+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：
 
-
-	use_mkldnn = bool(int(g_command_config_args.get("use_mkldnn", 0)))
-	if use_mkldnn
+```python
+use_mkldnn = bool(int(g_command_config_args.get("use_mkldnn", 0)))
+if use_mkldnn
     self.layer_type = mkldnn_*
+```
 
-所有mkldnn的type会以"mkldnn_"开头，以示区分。 
+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mkldnn的接口。
+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。
 
-### Demo
+### 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mkldnn测试的demo脚本。
+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。
 
-### Benchmark
-会考虑添加部分逻辑在`benchmark\paddle\image\run.sh`，添加使用mkldnn的测试。
+### 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MKLDNN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。
+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。
 
-## KeyPoints
+## 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MKLDNN的性能\[[3](#references)\]。
+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MKLDNN的环境下。
-3. 创建**MkldnnMatrix**，用于管理MKLDNN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MKLDNN会用到Stream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"MKLDNN 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MKLDNN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MKLDNN的相关功能。
+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. MKLDNN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MKLDNN的性能。
+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。