oneAPI深度神经网络库：编程模型和示例 | Intel软件

文章目录

1. 介绍 oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN）
2. 获取 oneDNN 代码和资源
3. 使用 dev-cloud 运行 oneDNN 示例
4. 使用 Jupyter Notebook 运行 oneDNN 教程
5. 创建输入和输出的数据结构
6. 使用权重进行操作
7. 使用流和引擎执行操作
8. 使用 post-ops 提高性能
9. 了解 oneDNN 的命名空间与基本概念
10. 连接到 vTune 分析器
11. 与设计团队交流和获取更多信息

介绍 oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN）

在本视频中，我们将介绍 oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN），它是一个用于深度神经网络的开源库。通过使用oneDNN，您可以实现高效的神经网络操作并利用各种计算设备的性能优势。

获取 oneDNN 代码和资源

您可以在 oneAPI 基本工具包中获取 oneDNN 的二进制文件，也可以在 GitHub 上找到其源代码。只需在Google上搜索“ git oneDNN ”即可找到相应的资源。

使用 dev-cloud 运行 oneDNN 示例

如果您想快速了解和尝试oneDNN，可以使用dev-cloud，在几个简单的步骤中就可以运行示例代码。只需搜索“dev-cloud”并申请，然后等待包含链接的电子邮件。通过该链接，您可以在Linux终端中运行示例代码，无需安装任何额外的软件。

使用 Jupyter Notebook 运行 oneDNN 教程

您还可以通过访问oneAPI-Samples/libraries/oneDNN/tutorials，打开Jupyter Notebook来运行getting started教程。按照教程的说明逐步运行示例代码，这可能是介绍编程模型的最佳方式。

创建输入和输出的数据结构

在使用oneDNN之前，您需要定义输入和输出的数据结构。通过使用内存类型来定义数据结构，在许多情况下，还需要将权重作为输入数据。然后，您可以执行实际操作，使用各种数学或逻辑函数来实现。

使用权重进行操作

对于某些操作，需要使用权重作为输入数据。通过定义相应的操作和权重的描述符，并将其与引擎关联，您可以创建并执行一系列操作。使用权重可以增加操作的灵活性和性能。

使用流和引擎执行操作

oneDNN使用流和引擎来执行操作。流是在引擎上执行的一系列操作，而引擎是执行这些操作的设备。您可以根据需要选择适合您的设备的引擎，并使用流来执行操作。通过优化流的使用，可以提高操作的性能。

使用 post-ops 提高性能

使用oneDNN中的post-ops可以在操作之间进行连接或融合，从而提高性能。通过将多个操作连接成一个流，可以减少操作的开销，并在性能方面获得更好的优化。

了解 oneDNN 的命名空间与基本概念

在使用oneDNN时，可以使用DNNL命名空间来定义引擎和其他相关对象。了解oneDNN的命名空间和基本概念对于深入了解库的使用和功能非常重要。

连接到 vTune 分析器

通过连接到vTune分析器，您可以自动检测oneDNN的JIT代码，并获得有关性能的统计信息。vTune分析器可以识别各种操作，并为您提供跟踪和调试性能的必要信息。

与设计团队交流和获取更多信息

如果您有任何问题、需求或反馈，可以在GitHub上与oneDNN设计团队进行交流。您还可以通过访问以下链接获取更多有关oneDNN的信息和资源：

• oneDNN GitHub 页面
• oneDNN 文档

祝您好运！

FAQ

问题：如何获取oneDNN的源代码？

答：您可以在GitHub上搜索“git oneDNN”来获取oneDNN的源代码。

问题：使用oneDNN需要安装额外的软件吗？

答：不需要，使用dev-cloud或oneAPI基本工具包即可在无需安装额外软件的情况下运行oneDNN示例代码。

问题：如何使用oneDNN优化神经网络的性能？

答：您可以通过合理地定义引擎、优化操作流程以及使用权重和post-ops等技术来提高oneDNN的性能。

问题：什么是oneDNN的命名空间？

答：oneDNN使用命名空间来组织和定义引擎、操作和其他相关对象。通过使用DNNL命名空间，您可以更好地理解和使用oneDNN。