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oneDNN es una biblioteca de primitivas de aprendizaje profundo y framework de aceleración de hardware diseñado para optimizar las operaciones de redes neuronales. Sirve como un motor de inferencia que acelera el entrenamiento y la ejecución de grafos computacionales utilizando primitivas optimizadas para convoluciones y multiplicaciones de matrices, siguiendo el estándar oneAPI para el rendimiento entre arquitecturas. El proyecto permite el despliegue de IA entre arquitecturas ajustando las cargas de trabajo para microarquitecturas específicas de CPU y GPU de diferentes proveedores de hardware. Se integra con runtimes de hardware y controladores de sistema para compartir contextos de ejecución y memoria entre varios aceleradores. La biblioteca cubre operaciones de matrices de alto rendimiento y aceleración de aprendizaje profundo a través de un sistema de bloques de construcción optimizados. Incluye capacidades para el ajuste del rendimiento de redes neuronales, permitiendo la medición de la utilización de recursos y el tiempo de ejecución para identificar cuellos de botella.