一、介绍：先简单Mark一下网上的介绍资料，弄清楚MKL是个啥，已经与openblas等的关系。

  1. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系，在性能上区别大吗？ 摘自：https://www.zhihu.com/question/27872849

  2. 比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能。 摘自：http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multiplication-among-openblas-intel-mkl-and-eigen

二、MKL使用：

  1. 之前的项目使用的是openblas，需要替换成MKL，然后测试不同库的效率。首先需要注意的是，这种换库，或者更新cudnn的版本，需要重新编译caffe。

  2. 具体步骤：

    - STEP1： 取消之前对openblas.lib静态库的依赖，然后删除openblas.dll（我为了避免是openblas还在起作用）。重新编译caffe的话，应该会在math_function.h中报错。

    - STEP2： 在网上下载MKL的库，官网地址：https://software.intel.com/en-us/mkl。这里我有点疑问，看某些教程说是下载parallel_studio_xe，我理解MKL集成在parallel_studio_xe里面了。因此下载两个都是OK的。

                      只下载MKL的话，VS中右键项目不会出现Intel Compile那个选项。但是我之后也没有用到过这个选项。

    - STEP3： 按照网上的教程：

      1. 在“配置属性”下的“Intel Performance Libraries”面板上的“Use Intel MKL”条目的右边的下拉框选择“Parallel” 
        Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较

      2. 在“VC++目录”下设置以下： 
        可执行文件目录为：D:Program Files (x86)IntelComposer XE 2015redistintel64mkl 
        包含目录为：D:Program Files (x86)IntelComposer XE 2015mklinclude 
        库目录为：D:Program Files (x86)IntelComposer XE 2015compilerlibintel64;D:Program Files (x86)IntelComposer XE 2015mkllibintel64 
        注意：如果是32位的，就不是“intel 64”而是“ia32” 
        Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较

      3. 在“自定义生成步骤”下，设置“附加依赖项”，选择以下lib文件，缺少什么可能需要尝试以下，一般是这几个： 
        mkl_intel_c.lib 
        mkl_intel_thread.lib 
        mkl_core.lib 
        libiomp5md.lib 
        Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较

      4. 基本以上步骤就够了，或者参考intel官方给出的文档。

 三、效率比较：我的理解，MKL对GPU并没有太多的加速功能，对CPU的加速效果还是比较明显的，跑了一个行人结构化分析：

　　Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较

　　前两次都是openblas的，最后是cudnn_6+MKL。