ONNX (Open Neural Network Exchange) 프로젝트 개요

프로젝트 배경

ONNX (Open Neural Network Exchange)는 인공지능 모델의 상호 운용성을 촉진하기 위한 개방형 생태계입니다. 딥러닝 분야에는 PyTorch, TensorFlow, MXNet 등 다양한 프레임워크가 존재합니다. 이러한 프레임워크는 각각 장점이 있지만, 모델을 서로 다른 프레임워크 간에 이전하고 배포하는 데 어려움이 따르는 경우가 많습니다. ONNX의 목표는 공통 모델 표현을 정의하여 모델을 서로 다른 프레임워크 간에 쉽게 변환하고 실행할 수 있도록 함으로써 AI 모델의 개발 및 배포 프로세스를 간소화하는 것입니다.

핵심 특징

• 개방형 표준: ONNX는 개방형 표준이며, 누구나 개발 및 개선에 참여할 수 있습니다.
• 프레임워크 간 호환성: ONNX를 사용하면 모델을 한 프레임워크에서 내보내 다른 프레임워크에서 가져와 실행할 수 있습니다. 이는 모델의 이식성을 크게 향상시킵니다.
• 광범위한 프레임워크 지원: PyTorch, TensorFlow, MXNet, CNTK, PaddlePaddle 등 많은 주요 딥러닝 프레임워크가 ONNX를 지원합니다.
• 하드웨어 가속: ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 플랫폼에서 ONNX 모델을 실행하고 하드웨어 가속 기능을 활용하여 성능을 향상시키는 고성능 추론 엔진을 제공합니다.
• 모델 최적화: ONNX Runtime에는 ONNX 모델을 양자화, 가지치기 등 최적화하여 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 모델 최적화 도구가 포함되어 있습니다.
• 버전 관리: ONNX는 모델의 호환성과 추적 가능성을 보장하는 버전 관리 메커니즘을 갖추고 있습니다.

활용 시나리오

• 모델 배포: ONNX는 다양한 플랫폼 및 장치에 모델을 배포하는 것을 간소화합니다. 예를 들어, PyTorch에서 훈련된 모델을 ONNX 형식으로 내보낸 다음 모바일 장치 또는 임베디드 장치에서 ONNX Runtime을 사용하여 실행할 수 있습니다.
• 모델 공유: ONNX는 연구원과 개발자 간의 모델 공유를 촉진합니다. 모델을 ONNX 형식으로 게시하여 다른 사람들이 사용하는 프레임워크에 관계없이 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
• 이종 컴퓨팅: ONNX를 사용하면 모델의 서로 다른 부분을 서로 다른 하드웨어 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 계산 집약적인 레이어는 GPU에서 실행하고 다른 레이어는 CPU에서 실행할 수 있습니다.
• 모델 최적화 연구: ONNX는 모델 최적화 기술을 연구하고 개발하기 위한 표준화된 플랫폼을 제공합니다. ONNX 모델을 벤치마크로 사용하여 다양한 최적화 알고리즘의 성능을 평가할 수 있습니다.
• 클라우드 추론 서비스: 많은 클라우드 서비스 제공업체가 ONNX 모델을 지원하며, ONNX를 사용하여 모델을 클라우드에 배포하고 온라인 추론 서비스를 제공할 수 있습니다.

프로젝트 구조 (GitHub 저장소 기반)

ONNX 프로젝트의 GitHub 저장소에는 다음과 같은 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.

• onnx: ONNX 모델의 프로토콜 버퍼 정의 (Protocol Buffers)를 정의합니다.
• onnx/checker: ONNX 모델이 사양을 준수하는지 확인하는 데 사용되는 도구입니다.
• onnx/helper: ONNX 모델을 생성하고 조작하기 위한 Python API입니다.
• onnx/reference: ONNX 연산자 (operator)의 참조 구현을 제공합니다.
• docs: 사양, 튜토리얼 및 예제를 포함한 ONNX의 설명서가 포함되어 있습니다.
• operators.md: ONNX에서 지원하는 연산자를 설명합니다.

요약

ONNX는 공통 모델 표현을 제공하여 인공지능 모델의 상호 운용성과 이식성을 촉진하는 중요한 프로젝트입니다. 광범위한 적용과 지속적인 발전은 AI 기술의 보급과 혁신을 추진하고 있습니다.

모든 자세한 내용은 공식 웹사이트를 참고하십시오 (https://github.com/onnx/onnx)