是否可以支持将 Hygon BLIS 作为 CPU 推理后端

[zoeczy]

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我希望将 Hygon BLIS (hgblis.so) 作为 Paddle Inference 的 CPU 后端库提交至开源社区(hgblis是在海光CPU上性能最好的数学库)，目前我已完成以下工作，并通过本地验证：

在 CMake 中新增对 Hygon BLIS 的支持判断逻辑（包括 CPU 架构检测和 hgblis.cmake 模块）。优先级排序为：MKL > Hygon BLIS > OpenBLAS。
本地使用 Paddle Inference 进行多模型推理测试，大部分配置/模型下性能优于openblas/mklml。下图为部分测试结果：

[blacksheep-Aristotle]

可以先提个pr找人review一下。

[zoeczy]

我们正在全力优化 hgblis 在 CPU 场景下的推理性能，并希望将其集成进 Paddle 的开源主线。为此，有几点问题想确认：

1. 如果希望将 hgblis 推进开源仓库，是否只需要完成 Paddle Inference Benchmark 文档 中所列的 6 个模型在 CPU 上的性能超越（如 QPS 或 latency）即可？

2. paddle团队内部对 CPU 后端通常使用何种方式进行 全面的 Benchmark 测试？是否有统一的脚本、指标或平台，以便我们与 Paddle 官方数据保持一致？

3. 目前我们所有的性能测试均在 Hygon CPU 上进行。在该平台上，hgblis 是性能最优的数学库。若我们的提交设计为仅在 Hygon CPU 平台下使用 hgblis，其他平台保持原有逻辑（如 OpenBLAS/MKL），是否还需要确保 hgblis 在 Intel/AMD 等其他厂商 CPU 上的性能也超过原有实现？