最近要在用crnn，跑的pytorch模型，本来在gpu跑的好好的，但是后来由于各种原因，需要在cpu上跑，才发现cpu上跑的是真的慢，后来发现了mkldnn这个东西，这是intel开发的开源项目，就是针对cpu上运行神经网络做了一些并行优化。

用了以后，大概速度快了7，8倍吧，效果还是比较明显的。

mkldnn的github链接： https://github.com/intel/mkl-dnn
安装过程基本没发现太多问题，按照README上一步一步走就行了：

git clone https://github.com/intel/mkl-dnn.git
cd scripts && ./prepare_mkl.sh && cd ..
mkdir -p build && cd build && cmake $CMAKE_OPTIONS .. && make
make test
make doc
make install

编完以后，直接跑一下程序，并没有什么卵用……看来还需要一些步骤把mkldnn与pytorch “连接”起来。看了一下mkldnn，基本上就是提供了一个c++的借口和一些lib库，所以，要么pytorch已经做了相关处理，到时候只要添加个环境变量之类的就可以，要么就是我要重编pytorch，build工程的时候就把相关库一起编进去。找了找，没发现啥要添加的环境变量，就重编吧。

跑到一半会发现打印编译信息：

发现MKLDNN选项打开了，放心等就ok了～

编完以后就直接可以用了，至于其他工具，估计也是差不多的步骤，如果以后用到了，再补充吧～