deepx第三次重构 目标：性能与特性并重
尝试omp+highway的simd融合
layer.Node需要仔细设计forward和backward的接口
- 输入输出用string作为key，从tensormanager中获取tensor
- parallel结构
h5模型文件，转deepx格式
op完全重构
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输入输出用string作为key，从tensormanager中获取tensor
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对算子的精度进行了特化
- 关于simd对齐的3段式对齐
头部未对齐：通过标量运算处理直到对齐边界
const size_t adjust = (alignment - misalign) / sizeof(T);
for (; j < adjust...)
主体对齐部分：使用对齐加载/存储指令
Load(tag, a_start + j); // 对齐加载
Store(...); // 对齐存储
尾部剩余元素：处理最后不足一个向量宽度的元素
for (; j < len; ++j)
- 增加、优化了部分tensorfunc的性能
- 验证了一些列op的正确性