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# Deep Learning Boost

架構參考資料: Feex

Intel Deep Learning Boost 是用於適用 AI 工作負載之處理器功能的技術標籤。其確切的指令集取決於處理器，必須另行檢查。

## 您需要瞭解的資訊

Intel Deep Learning Boost 是用於適用 AI 工作負載之處理器功能的技術標籤。其確切的指令集取決於處理器，必須另行檢查。

## 運作方式

以此標籤描述的產品可公開向量內積與其他加速設施的不同組合。軟體程式庫會根據實際的擴充功能、數值格式與 OS 啟用狀態來選擇核心。此標籤的範圍比單一操作碼或可移植二進位基準更廣泛。

## 適用場景

推論執行階段可為支援的模型操作選取量化內積核心。選取的執行提供者 (execution provider)、資料精度、運算子涵蓋範圍與資料打包方式，決定了應用程式在實務上是否使用該處理器功能。

## 如何檢查支援與啟用狀態

查詢確切型號的製造商規格，然後列舉執行階段所需的指令擴充功能。檢查其診斷輸出以確認所選的核心/後端，並確認已啟用相關的 OS 向量或 tile 狀態。

具備硬體只是第一步。驅動程式、執行階段、執行提供者、受支援運算子和數值格式必須與應用程式相符。請檢查實際的後端選擇和後備機制，而非假設有 AI 標籤就意味著每個模型都能獲得加速。

## 該功能未涵蓋的範疇

請勿僅從此行銷欄位推斷支援 AVX-512 VNNI、AVX-VNNI、BF16、AMX 或 NPU。單一精度下的每秒運算次數峰值不能與端到端推論速度或模型準確度混為一談。

## 實務中的相容性與效能

在規定條件下比較完整的工作負載，包括編譯、傳輸和不受支援的運算子。每秒峰值運算次數取決於精度和計數假設。它們不能替代測得的延遲、輸送量、能耗或模型準確度。

## 實用驗證檢查清單

1. 記錄所涉及的確切處理器或平台型號，以及應用程式、OS 和執行階段版本。保留實際錯誤或需求的確切措辭。
2. 檢查該確切型號的原廠參考資料，然後在程式執行的環境中檢查有效功能和啟用狀態。
3. 比對所選二進位檔或後端的所有需求。僅憑名稱相似的功能、別名或廣泛的技術標籤是不夠的。
4. 確認應用程式已選擇預期的實作方式。當需求未獲滿足時，請使用其記載的診斷工具和受支援的後備機制。
5. 一次進行一項受支援的變更，並重複執行相同的負載。隨時保留原始設定和復原途徑。

## 如果列出該功能但軟體無法使用

從確切發生失敗的元件著手。硬體資料庫描述的是記錄的硬體能力；作業系統或 Hypervisor 可能呈現不同的有效環境。非法指令錯誤同樣需要調查實際出錯的指令和二進位建置版本，因為損毀或無關的不受支援指令也可能產生類似的症狀。

安裝適用於該確切平台的受支援應用程式、驅動程式或執行階段版本，並在需要時使用廠商記載的基準建置版本或後備建置版本。軟體更新無法無中生有地創造處理器所缺乏的指令。韌體與安全性原則的變更應遵循系統製造商的程序和復原計劃，而非泛用的最佳化偏方。

## 相關功能與實用區別

[AVX-VNNI](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/avx-vnni/) · [AVX-512](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/avx-512/) · [AMX，進階矩陣擴充](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/amx/) · [神經網路處理單元 (NPU)](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/npu/)

## 本說明的來源與範圍

[Intel：結合 AVX-512 與 DL Boost 的深度學習](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/deep-learning-with-avx512-and-dl-boost.html) · [Intel 64 和 IA-32 架構軟體開發者手冊](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html)

這些參考資料確立了架構行為和軟體需求。它們不會獨立驗證連結硬體型號頁面上的每個功能數值。有關型號支援，請使用該頁面的製造商實證並檢查有效系統組態。本文不提供效能基準測試、認證或獨立審查日期。

## 相關項目

這些實體與本文連結。每個連結上都會顯示類型。

[AVX-VNNI: 架構參考資料](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/avx-vnni/)[AVX-512: 架構參考資料](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/avx-512/)[AMX，進階矩陣擴充: 架構參考資料](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/amx/)[神經網路處理單元 (NPU): 架構參考資料](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/npu/)

## 來源與驗證

編輯權限：Feex。未記錄獨立審查日期。 [我們的研究方式](https://feex.it/wiki/research/).

- [Intel：結合 AVX-512 與 DL Boost 的深度學習 ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/deep-learning-with-avx512-and-dl-boost.html)· 說明基於 VNNI 的加速技術。確切的指令集仍必須對照個別處理器與執行階段進行確認。
- [Intel 64 和 IA-32 架構軟體開發者手冊 ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html)· 第 1 卷和第 2 卷描述具名指令系列及 CPUID；第 3 卷描述狀態、分頁、VMX 和保護控制。架構說明文件並不構成對特定型號提供支援的依據。

## 這篇文章實用嗎？

只要回答「是」或「否」即可。您也可以依意願選擇原因，或附上簡短說明。

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Source: [Canonical Feex Wiki page](https://feex.it/wiki/l/zh-hant/hardware/system/deep-learning-boost/)

[Developer guide](https://feex.it/wiki/developers/) | [API policy](https://feex.it/developers/api-policy/) | [Agent guidance](https://feex.it/wiki/llms.txt)