简介：MKL-DNN 1.1（现更名为深度神经网络库DNNL）是一个面向深度学习应用的开源性能库，专为Intel IA CPU和GPU优化。新版本带来了诸多性能改进，包括使用TBB线程提升性能，优化INT 8和FP32 GEMM的性能，改进RNN信元性能等，为深度学习研究和应用提供了更强大的工具。
随着深度学习技术的日益成熟和广泛应用，如何提升深度学习模型的训练和推理速度成为了研究者和开发者关注的焦点。MKL-DNN 1.1（现已更名为深度神经网络库DNNL）的发布，为这一领域带来了新的突破。
MKL-DNN，全称为Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks，是一款专为深度神经网络设计的开源性能库。它旨在提供为Intel IA CPU和GPU优化的神经网络构建块，帮助开发者更高效地构建和部署深度学习应用。
MKL-DNN 1.1的发布带来了许多引人注目的改进和新增功能。首先，它使用TBB（Threading Building Blocks）线程库来改进功能性能，实现了与OpenMP线程相同的性能。这一改进使得MKL-DNN在并行计算方面更加出色，能够充分利用多核处理器的性能优势。
其次，MKL-DNN 1.1对INT 8和FP32 GEMM（General Matrix Multiply）的性能进行了优化。通过利用英特尔的AVX-512和VNNI指令集，MKL-DNN在矩阵乘法运算上实现了更高的性能。这对于深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络等计算密集型任务来说，无疑是一个巨大的福音。
此外，MKL-DNN 1.1还改进了NHWC（N批量，H高度，W宽度，C通道）和相应的阻塞布局的Softmax性能。Softmax是深度学习中常用的激活函数之一，用于将神经网络的输出转换为概率分布。通过优化Softmax的性能，MKL-DNN能够加快神经网络的推理速度，提升模型的性能表现。
在循环神经网络（RNN）方面，MKL-DNN 1.1也取得了显著的进展。它改进了RNN信元的性能，降低了编译器矢量化能力对RNN性能的依赖性。这意味着，无论使用何种编译器或优化级别，MKL-DNN都能保持稳定的高性能表现。此外，MKL-DNN 1.1还在RNN信元中引入了bFloat 16数据类型支持，进一步提升了RNN的性能和效率。
除了上述改进之外，MKL-DNN 1.1还引入了int8和bFloat 16数据类型对GPU功能的支持。这一新增功能使得MKL-DNN能够在GPU上实现更高的性能和效率，进一步加速了深度学习模型的训练和推理过程。
综上所述，MKL-DNN 1.1的发布为深度学习领域带来了新的突破。通过优化性能、引入新功能和支持更多数据类型，MKL-DNN为开发者提供了更强大、更灵活的深度学习工具。无论是科研人员还是实际应用开发者，都可以利用MKL-DNN 1.1来加速深度学习模型的训练和推理速度，推动深度学习技术的进一步发展。
作为计算机科学领域的资深技术专家和专栏作家，我强烈推荐大家关注MKL-DNN 1.1的发布，并尝试将其应用于自己的深度学习项目中。通过实践和应用，你将能够深刻体会到MKL-DNN 1.1所带来的性能提升和便利之处。同时，我也期待MKL-DNN在未来能够继续不断创新和发展，为深度学习领域带来更多的惊喜和突破。