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oneDNN: 深度神经网络的高性能计算库

RayRay
oneDNNdeep learningoneAPI specificationUXL FoundationCPU优化Github开源项目

oneDNN

oneDNN简介

oneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是一个开源的跨平台深度学习性能库,为深度学习应用提供基础构建块。它是UXL基金会的一个项目,也是oneAPI规范的一个实现。

oneDNN主要针对Intel架构处理器、Intel显卡和基于ARM 64位架构(AArch64)的处理器进行了优化。它还实验性地支持NVIDIA GPU、AMD GPU、OpenPOWER Power ISA (PPC64)、IBMz (s390x)和RISC-V等架构。

该库主要面向希望提高应用程序在CPU和GPU上性能的深度学习应用和框架开发人员。深度学习从业者可以使用已集成oneDNN的应用程序。

主要特性

  • 针对Intel处理器和显卡进行了优化
  • 支持多种深度学习原语,如卷积、矩阵乘法、RNN等
  • 提供CPU和GPU引擎
  • 支持多种精度类型,包括FP32、FP16、BF16、INT8等
  • 提供C++和C API
  • 支持动态形状和运行时选择最佳实现
  • 提供原语融合和后处理操作支持
  • 可与多种深度学习框架集成

系统要求

oneDNN支持基于以下架构的平台:

  • Intel 64或AMD64
  • ARM 64位架构(AArch64)
  • OpenPOWER/IBM Power ISA
  • IBMz z/Architecture (s390x)
  • RISC-V 64位(RV64)

CPU引擎针对Intel和ARM处理器进行了优化。GPU引擎支持Intel集成显卡和独立显卡。

构建要求:

  • 支持C++11的C++编译器
  • CMake 2.8.12或更高版本
  • 根据不同配置可能需要额外依赖(如OpenMP、TBB等)

安装和使用

oneDNN提供了二进制分发包,可以通过Anaconda或Intel oneAPI获取。如果需要其他配置,可以从源代码构建。

基本使用流程:

  1. 创建引擎和流
  2. 创建内存描述符和内存对象
  3. 创建计算原语
  4. 执行计算

oneDNN提供了详细的开发者指南和API参考文档,可以帮助用户快速上手。

应用案例

多个流行的深度学习框架和工具集已经集成了oneDNN,包括:

  • Apache MXNet
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • ONNX Runtime
  • OpenVINO工具包
  • PaddlePaddle 等

这些框架通过集成oneDNN获得了显著的性能提升。

社区与贡献

oneDNN是一个开源项目,欢迎社区贡献。贡献方式包括:

  • 提交错误报告和功能请求
  • 提交代码修复和新功能
  • 改进文档
  • 在论坛和Slack上回答问题

项目遵循Apache 2.0开源许可。贡献者需要遵守行为准则,保持友好和尊重的交流氛围。

总结

oneDNN为深度学习应用提供了高性能的计算库,大大提升了在Intel和ARM平台上的性能。随着深度学习的普及,oneDNN必将发挥越来越重要的作用。无论是深度学习框架开发者还是应用开发者,都可以从中受益。

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