按 Readme 里面的说明来看，貌似 mkl 比 openblas 是要快的，
在我的机器（R7-5800H 16G Win10 22H2）上跑出来的耗时对比如下：

• LocalFullModels.ChineseV3

  • PaddleDevice.Mkldnn() => 1.24秒
  • PaddleDevice.Openblas() => 2.1秒
  • PaddleDevice.Onnx() => 1.31秒

• LocalFullModels.ChineseV4

  • PaddleDevice.Mkldnn() => 10.2秒（没错就是 10+ 秒）
  • PaddleDevice.Openblas() => 2.12秒
  • PaddleDevice.Onnx() => 1.6秒

ChineseV3 模型基本符合 Readme 的描述，
但是用 ChineseV4 模型 mkl 明显慢于其他两个，
而且其他两个跑 V4 也不如在 V3 上快。

上面的耗时数据是使用默认参数创建 PaddleOcrAll 对象的情况下得到的，
请问在参数上进行调整能让 V4 模型耗时降下来吗？
尤其是 mkl 的耗时，谢谢。

intel oneapi mkldnn本就是amd黑
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-To-Use-MKL-with-AMD-Ryzen-and-Threadripper-CPU-s-Effectively-for-Python-Numpy-And-Other-Applications-1637/
software - Since MKL is not optimized for AMD hardware, should I use a math library specific to AMD, or would an open-source one be just as good? - Matter Modeling Stack Exchange
https://news.ycombinator.com/item?id=21732902
pytorch/pytorch#26534

而v4模型所需的新版本>2.5paddleinference所用的libmkldnn.so.0比之前版本更加amd黑了
我之前用v3模型在azure的ubuntu2204vmAMD EPYC 7763上跑起来跟Intel Xeon Platinum 8370C耗时差不多
但换v4模型和paddleinference>2.5后也像您这样慢了差不多10倍导致被迫换intelcpu

intel oneapi mkldnn本就是amd黑 https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-To-Use-MKL-with-AMD-Ryzen-and-Threadripper-CPU-s-Effectively-for-Python-Numpy-And-Other-Applications-1637/ software - Since MKL is not optimized for AMD hardware, should I use a math library specific to AMD, or would an open-source one be just as good? - Matter Modeling Stack Exchange https://news.ycombinator.com/item?id=21732902 pytorch/pytorch#26534

而v4模型所需的新版本>2.5paddleinference所用的libmkldnn.so.0比之前版本更加amd黑了 我之前用v3模型在azure的ubuntu2204vmAMD EPYC 7763上跑起来跟Intel Xeon Platinum 8370C耗时差不多 但换v4模型和paddleinference>2.5后也像您这样慢了差不多10倍导致被迫换intelcpu

我去。。。之前我也在网上搜了一圈，确实看到有说 mkl 对 AMD 负优化的，但是没有深入去找更多信息，还以为是谣言来着，想着可能是对 paddle 不熟研究看看调参数行不行。。。看来还是折腾下 GPU 环境吧。

感谢提供的链接，尤其是第一篇 post，基本能锤死 mkl 是个 amd 黑了 /泪奔

您试试看我之前用于v3模型不那么amd黑的老版本2.4.2paddleinference能否使用v4模型并输出正常文本

谢谢，折腾一阵之后，用 mkl+V3 模型调整到了 0.7 秒完成一次识别，勉强算可以接受了。
我的工程目标是运行在windows环境下的C#程序，您提供的包是 linux 的二进制库和头文件，不能直接放进我现有的工程里，我对 linux 的开发也不是很熟，就不多折腾了，还是要感谢您提供的信息和帮助，谢谢！

由百度编译的win的paddleinfer不就在下面 Paddle Lite
https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.4.2/cxx_c/Windows/CPU/x86-64_avx-mkl-vs2017/paddle_inference_c.zip

这个好像也和AMD没有的关系，是和这个问题有关：PaddlePaddle/PaddleOCR#10346
三个排列组合时：V4模型、CPU不支持AVX512、Mkldnn
速度会变慢，上面3个排列组合任意一个不满足，速度都快

这个好像也和AMD没有的关系，是和这个问题有关：PaddlePaddle/PaddleOCR#10346 三个排列组合时：V4模型、CPU不支持AVX512、Mkldnn 速度会变慢，上面3个排列组合任意一个不满足，速度都快

原来是这个原因，查了下 R7-5800H 确实不支持 AVX512，看来 mkl 在我现在用的机器上确实不适合跑 V4 模型，谢谢大佬解惑！

由百度编译的win的paddleinfer不就在下面 Paddle Lite https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.4.2/cxx_c/Windows/CPU/x86-64_avx-mkl-vs2017/paddle_inference_c.zip

谢谢，因为目前调整到可以接受的程度了，我就没仔细看您发的链接地址，只打开链接下载的包看了下，我以为是您自己从源码编译的。那个飞桨的页面也多次翻到过，但是并没有下旧版本的回来试过（还没有走到那步吧，想先试试其他法子能不能解决问题），而且 VS C# 的开发习惯还是喜欢直接用一键安装的 nuget 包不用自己折腾，所幸现在已经调整出可以接受的方案了。并且楼上大佬已经指出了问题原因，不然可能确实还得按您说的逐个降级版本来试。

这个好像也和AMD没有的关系

然而22年9月amd发布的zen4microarch才支持avx512指令集
https://en.wikipedia.org/wiki/AVX-512#CPUs_with_AVX-512
https://news.ycombinator.com/item?id=36711033

查了下 R7-5800H 确实不支持 AVX512

而EPYC7763和您的R7-5800H同属上一代zen3
等服务器级u慢慢换上去还得好几年，建议直接换18年cannonlakemicroarch起就部分支持了的intel u

我以为是您自己从源码编译的

我又不是百度员工，隔壁友商 @raoyutian 才是 raoyutian/PaddleOCRSharp#28 (comment)
自行编译百度这一套远古依赖链屎山项目简直就是梦魇 https://z.n0099.net/#narrow/near/83265

cc @yangbowen

那个飞桨的页面也多次翻到过，但是并没有下旧版本的回来试过

百度文档万年不更新最新版本url还停留在22年8月时的2.3.2
还好他们不同版本的预编译artifacts文件url都十分固定可以猜出来

由百度编译的win的paddleinfer不就在下面 paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#windows paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.4.2/cxx_c/Windows/CPU/x86-64_avx-mkl-vs2017/paddle_inference_c.zip

迫真amd黑 https://z.n0099.net/#narrow/near/89147