ONNX Runtime (ORT)

はじめに

ONNX Runtime (ORT) は、ONNX (Open Neural Network Exchange) モデルの推論プロセスを高速化するために設計された、クロスプラットフォームの機械学習推論アクセラレータです。マイクロソフトによって開発され、オープンソースとして公開されており、多様なハードウェアプラットフォームとオペレーティングシステムをサポートし、高性能な推論能力を提供します。

主な目標：

• ONNX モデルの推論を高速化： 実行グラフの最適化やハードウェアアクセラレーションの利用などにより、ONNX モデルの推論速度を向上させます。
• クロスプラットフォームのサポート： Windows、Linux、macOS などのオペレーティングシステム、および CPU、GPU、FPGA などの多様なハードウェアプラットフォームをサポートします。
• 容易な統合： C/C++、Python、Java、C# などの多様なプログラミング言語の API を提供し、様々なアプリケーションへの統合を容易にします。
• 高性能： グラフ最適化、演算子融合、メモリ最適化などの様々な最適化技術を通じて、高性能な推論を実現します。
• 拡張性： ユーザーがカスタム演算子と実行プロバイダーを定義し、新しいハードウェアプラットフォームとアルゴリズムをサポートできるようにします。

主な特徴

• ONNX モデルのサポート： ONNX 標準を完全にサポートし、ONNX 仕様に準拠したモデルをロードして実行できます。
• 多様な実行プロバイダー (Execution Providers, EPs)：
  • CPU EP: CPU を使用して推論を実行し、多様な CPU 命令セット最適化 (例：AVX2, AVX512) をサポートします。
  • CUDA EP: NVIDIA GPU を使用して推論を実行し、CUDA を利用して高速化します。
  • TensorRT EP: NVIDIA TensorRT を使用して推論を実行し、GPU のパフォーマンスをさらに最適化します。
  • OpenVINO EP: Intel OpenVINO ツールキットを使用して推論を実行し、Intel CPU および GPU のパフォーマンスを最適化します。
  • DirectML EP: Windows DirectML API を使用して推論を実行し、Windows 上の GPU リソースを利用します。
  • CoreML EP: Apple CoreML フレームワークを使用して推論を実行し、Apple デバイス上のパフォーマンスを最適化します。
  • その他の EP: ARM NN、ACL など、その他のハードウェアプラットフォームもサポートします。
• グラフ最適化： ONNX モデルグラフを自動的に最適化します。例えば、演算子融合、定数畳み込み、ノード削除などを行い、計算量とメモリ使用量を削減します。
• 演算子融合： 複数の演算子を 1 つの演算子に結合し、演算子間の通信オーバーヘッドを削減します。
• 量子化サポート： モデルの量子化をサポートし、浮動小数点モデルを整数モデルに変換することで、モデルサイズと計算量を削減し、推論速度を向上させます。
• 動的形状サポート： 動的形状を持つ ONNX モデルをサポートし、異なるサイズの入力データを処理できます。
• セッションオプション： 豊富なセッションオプションを提供し、スレッド数、メモリ割り当て、グラフ最適化レベルなど、推論プロセスの様々な側面を制御できます。
• デバッグツール： デバッグツールを提供し、ユーザーが ONNX モデルのパフォーマンスボトルネックを分析するのに役立ちます。
• 性能分析： 性能分析ツールを提供し、ユーザーが ONNX モデルの性能指標 (例：推論時間、メモリ使用量など) を理解するのに役立ちます。
• 分散推論： 分散推論をサポートし、ONNX モデルを複数のデバイスにデプロイして推論を実行することで、推論スループットを向上させます。

アーキテクチャ

ONNX Runtime のアーキテクチャは、主に以下の部分で構成されています。

1. フロントエンド (Frontend): ONNX モデルをロードし、ONNX Runtime 内部の表現形式に変換します。
2. グラフオプティマイザー (Graph Optimizer): ONNX モデルグラフを最適化します。例えば、演算子融合、定数畳み込みなどを行います。
3. エグゼキューター (Executor): ONNX モデルグラフを実行します。異なる実行プロバイダーに応じて、演算子を異なるハードウェアプラットフォームに割り当てて実行します。
4. 実行プロバイダー (Execution Provider): 特定のハードウェアプラットフォーム上で演算子を実行します。例えば、CPU、GPU、FPGA などです。
5. セッション (Session): ONNX モデルのライフサイクルを管理します。モデルのロード、モデルの最適化、モデルの実行、リソースの解放などを行います。

使用方法

1. ONNX Runtime のインストール： pip を使用して ONNX Runtime をインストールできます。例：pip install onnxruntime (CPU バージョン) または pip install onnxruntime-gpu (GPU バージョン)。
2. ONNX モデルのロード： onnxruntime.InferenceSession を使用して ONNX モデルをロードします。
3. 入力データの準備： 入力データを ONNX Runtime が受け入れられる形式 (例：NumPy 配列) に変換します。
4. 推論の実行： InferenceSession.run() メソッドを使用して推論を実行し、出力結果を取得します。

サンプルコード (Python):

import onnxruntime
import numpy as np

# ONNX モデルのロード
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 入力と出力情報の取得
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

# 入力データの準備
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 推論の実行
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})

# 出力結果の表示
print(output_data)

適用シーン

• 画像認識： 画像分類、物体検出、画像セグメンテーションなどのタスクの推論を高速化します。
• 自然言語処理： テキスト分類、機械翻訳、テキスト生成などのタスクの推論を高速化します。
• 音声認識： 音声認識、音声合成などのタスクの推論を高速化します。
• 推薦システム： 推薦モデルの推論を高速化し、推薦効率を向上させます。
• その他の機械学習タスク： 回帰、クラスタリングなど、様々な機械学習タスクの推論を高速化できます。

メリット

• 高性能： 様々な最適化技術を通じて、高性能な推論を実現します。
• クロスプラットフォーム： 多様なオペレーティングシステムとハードウェアプラットフォームをサポートします。
• 容易な統合： 多様なプログラミング言語の API を提供します。
• 柔軟性と拡張性： ユーザーがカスタム演算子と実行プロバイダーを定義できます。
• 活発なコミュニティ： 活発なコミュニティがあり、技術サポートや経験の共有を得られます。

限界

• ONNX モデル形式への依存： ONNX 形式のモデルのみを実行でき、他の形式のモデルを ONNX 形式に変換する必要があります。
• 一部の演算子のサポートが不完全な可能性： 一部の特殊な演算子については、ONNX Runtime のサポートが不完全な場合があり、ユーザーがカスタム演算子を定義する必要があります。
• 一定の構成とチューニングが必要： 最高のパフォーマンスを得るためには、ONNX Runtime に対して一定の構成とチューニングが必要になる場合があります。

まとめ

ONNX Runtime は、強力な機械学習推論アクセラレータであり、ユーザーが ONNX モデルの推論プロセスを高速化し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。高性能、クロスプラットフォーム、容易な統合、柔軟性と拡張性などの利点があり、様々な機械学習タスクに適しています。

すべての詳細については、公式ウェブサイトで公開されている情報をご確認ください (https://github.com/microsoft/onnxruntime)