必须先调用 dnnl_engine_create(&engine, dnnl_cpu, 0) 初始化 cpu 引擎，再调用 dnnl_stream_create(&stream, engine, dnnl_stream_default_flags) 创建流，所有 primitive 执行均需传入该 stream。
怎么初始化 dnnl_engine 和 dnnl_stream
不初始化就调用 dnnl_primitive 会直接 crash，不是报错而是段错误——因为 oneDNN（原 DNNL）所有计算都必须绑定到具体硬件上下文。CPU 和 GPU 引擎初始化方式不同，但绝大多数 C++ 项目起步只用 CPU。
常见错误是跳过 dnnl_engine_create 或传错 dnnl_engine_kind_t；比如误用 dnnl_gpu 却没装 Intel GPU 驱动或 oneDNN 的 GPU 后端，结果 dnnl_success 返回 false 但没检查返回值。
- 先调
dnnl_engine_create(&engine, dnnl_cpu, 0)，第二个参数固定为dnnl_cpu，第三个是设备索引（CPU 总是 0） - 紧接着必须调
dnnl_stream_create(&stream, engine, dnnl_stream_default_flags)，不能复用 engine 而漏掉 stream - 所有 primitive 执行都需传入这个
stream，哪怕只是创建 primitive 描述符（如dnnl_inner_product_forward_desc_init）也依赖 engine
如何正确构造 memory descriptor（dnnl_memory_desc_t）
memory desc 是 oneDNN 最容易写错的一环：维度顺序、数据类型、内存格式 tag 三者必须严格匹配，否则 dnnl_primitive_desc_create 返回 dnnl_unimplemented 或运行时数值全零。
典型场景是卷积输入：NHWC 输入要转成 NCHW 才能被大多数 primitive 接受，但 oneDNN 不自动转换——你得手动指定 dnnl_format_tag_t，比如 dnnl_nchw，并确保 dims 数组按该 tag 解释。
-
dims是 int64_t 数组，顺序必须和 tag 一致：用dnnl_nchw就得是{N, C, H, W}，不是{N, H, W, C} - 数据类型用
dnnl_f32最稳；dnnl_bf16需 CPU 支持 AVX512_BF16 指令集，否则dnnl_primitive_desc_create失败 - 别直接传裸指针给
dnnl_memory_create；先用dnnl_memory_desc_init_by_tag初始化 desc，再用dnnl_memory_create绑定 buffer
为什么 dnnl_primitive_desc_create 总返回 dnnl_unimplemented
这不是 bug，是 oneDNN 的设计哲学：它只实现特定 layout + data type + algorithm 的组合。哪怕 dims 完全合法，只要 format tag 和算法不匹配，就拒绝创建 primitive 描述符。
最常踩的坑是默认用 dnnl_format_tag_any 以为能“自动适配”，结果后续 dnnl_primitive_create 时因内存 layout 不兼容而失败。oneDNN 不做隐式重排，_any 只是让库内部选一个它支持的 layout，但你后续必须用 dnnl_primitive_desc_query 拿到真实 layout 并按此准备 memory。
- 调试时先打印
dnnl_status_t返回值，别只看nullptr判定失败 - 对卷积/全连接等，优先用明确 tag（如
dnnl_oihw权重、dnnl_nchw输入），避开_any - 如果必须用
_any，立刻调dnnl_primitive_desc_query_md(pd, dnnl_query_src_md, 0)拿实际内存描述符，再据此分配 buffer
如何避免 dnnl_memory_map_data 崩溃或读出乱码
dnnl_memory_map_data 不是 memcpy 包装器，它是把 oneDNN 内部 memory object 映射到用户可读地址。崩溃往往因为 memory 对象生命周期结束早于 map，或者映射后没调 dnnl_memory_unmap_data 导致资源泄漏甚至下次 map 失败。
更隐蔽的问题是：GPU memory 无法用 dnnl_memory_map_data（会返回 dnnl_unimplemented），但 CPU memory 映射后若 buffer 被 primitive 在 stream 上异步修改，map 出来的指针内容可能未同步——你得先 dnnl_stream_wait(stream)。
- 只对 CPU engine 创建的 memory 调用
dnnl_memory_map_data，GPU 请改用dnnl_memory_get_data_handle+ 自行 memcpy（且确保 host buffer 已 pin） - map 前确认 stream 已完成所有依赖操作：
dnnl_stream_wait(stream)必须在 map 之前 - map 返回的指针不能长期持有；用完立即
dnnl_memory_unmap_data，否则后续 primitive 执行可能卡死
dnnl_invalid_arguments 或 dnnl_unimplemented，一旦出现，基本意味着你的 desc 构造逻辑有硬伤，而不是换个参数就能绕过去。大量免费API接口：立即使用
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