Intel® Optimization for Chainer*：使用MKL-DNN加速的Chainer模块

Intel® Optimization for Chainer*：使用MKL-DNN加速的Chainer模块

1. 项目基础介绍及编程语言

Intel® Optimization for Chainer* 是一个开源项目，旨在为 Chainer 深度学习框架提供优化。该模块通过使用Intel的MKL-DNN（Math Kernel Library for Deep Neural Networks）库来加速深度学习运算。项目主要使用 C++ 和 Python 编程语言开发，同时包含了 C、CMake 和 Shell 脚本等辅助性编程内容。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能是为 Chainer 提供类似于 Numpy 的 API，并且通过 MKL-DNN 实现深度神经网络（DNN）的加速。以下是核心功能的简要描述：

• Numpy-like API：提供与 Numpy 类似的接口，使得用户在从 Numpy 转换到 Chainer 时能够更加便捷。
• DNN 加速：利用 MKL-DNN 提供的高性能数学运算库，加速 Chainer 中的 DNN 运算。
• 多节点支持：通过 MPICH 实现非阻塞的多节点数据并行处理。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近的更新日志，以下是一些新增或改进的功能：

• Python 3.7 的支持：项目更新了对 Python 3.7 的支持，确保了与新版本的 Python 兼容。
• Numpy 版本更新：针对 Python 3.7 版本，项目更新了依赖的 Numpy 版本，解决了兼容性问题。
• 安装流程的简化：项目提供了通过 Conda 和 Docker 的安装方式，使得用户可以更便捷地部署和使用该模块。
• 性能优化：对部分核心算法进行了优化，提高了运算效率。

这些更新进一步增强了 Intel® Optimization for Chainer* 的易用性和性能，使其成为在 Intel 架构上运行 Chainer 应用程序的优先选择。