ONNX Runtime (ORT)
Introdução
ONNX Runtime (ORT) é um acelerador de inferência de aprendizado de máquina multiplataforma, projetado para acelerar o processo de inferência de modelos ONNX (Open Neural Network Exchange). Desenvolvido e de código aberto pela Microsoft, ele suporta diversas plataformas de hardware e sistemas operacionais, oferecendo capacidades de inferência de alto desempenho.
Objetivos Principais:
- Acelerar a Inferência de Modelos ONNX: Aumentar a velocidade de inferência de modelos ONNX através da otimização do grafo de execução e da utilização de aceleração de hardware.
- Suporte Multiplataforma: Suporte para sistemas operacionais como Windows, Linux, macOS, e diversas plataformas de hardware como CPU, GPU, FPGA, etc.
- Fácil Integração: Fornece APIs em diversas linguagens de programação como C/C++, Python, Java, C#, facilitando a integração em diversas aplicações.
- Alto Desempenho: Alcançar inferência de alto desempenho através de diversas técnicas de otimização, como otimização de grafos, fusão de operadores, otimização de memória, etc.
- Escalabilidade: Permite que os usuários definam operadores e provedores de execução personalizados para suportar novas plataformas de hardware e algoritmos.
Principais Características
- Suporte a Modelos ONNX: Suporte completo ao padrão ONNX, permitindo carregar e executar modelos que estejam em conformidade com as especificações ONNX.
- Múltiplos Provedores de Execução (Execution Providers, EPs):
- CPU EP: Utiliza a CPU para inferência, suportando diversas otimizações de conjuntos de instruções da CPU (por exemplo, AVX2, AVX512).
- CUDA EP: Utiliza a GPU NVIDIA para inferência, aproveitando a aceleração CUDA.
- TensorRT EP: Utiliza NVIDIA TensorRT para inferência, otimizando ainda mais o desempenho da GPU.
- OpenVINO EP: Utiliza o kit de ferramentas Intel OpenVINO para inferência, otimizando o desempenho da CPU e GPU Intel.
- DirectML EP: Utiliza a API Windows DirectML para inferência, aproveitando os recursos de GPU no Windows.
- CoreML EP: Utiliza o framework Apple CoreML para inferência, otimizando o desempenho em dispositivos Apple.
- Outros EPs: Também suporta outras plataformas de hardware, como ARM NN, ACL, etc.
- Otimização de Grafos: Otimiza automaticamente o grafo do modelo ONNX, como fusão de operadores, dobra de constantes, eliminação de nós, etc., reduzindo a quantidade de cálculos e o uso de memória.
- Fusão de Operadores: Combina múltiplos operadores em um único operador, reduzindo a sobrecarga de comunicação entre os operadores.
- Suporte à Quantização: Suporta a quantização de modelos, convertendo modelos de ponto flutuante em modelos inteiros, reduzindo o tamanho do modelo e a quantidade de cálculos, aumentando a velocidade de inferência.
- Suporte a Formas Dinâmicas: Suporta modelos ONNX com formas dinâmicas, permitindo processar dados de entrada de diferentes tamanhos.
- Opções de Sessão: Fornece uma variedade de opções de sessão, permitindo controlar vários aspectos do processo de inferência, como número de threads, alocação de memória, nível de otimização do grafo, etc.
- Ferramentas de Depuração: Fornece ferramentas de depuração para ajudar os usuários a analisar os gargalos de desempenho dos modelos ONNX.
- Análise de Desempenho: Fornece ferramentas de análise de desempenho para ajudar os usuários a entender as métricas de desempenho dos modelos ONNX, como tempo de inferência, uso de memória, etc.
- Inferência Distribuída: Suporta inferência distribuída, permitindo implantar modelos ONNX em vários dispositivos para inferência, aumentando a taxa de transferência de inferência.
Arquitetura
A arquitetura do ONNX Runtime inclui principalmente as seguintes partes:
- Frontend: Responsável por carregar o modelo ONNX e convertê-lo na representação interna do ONNX Runtime.
- Otimizador de Grafos (Graph Optimizer): Responsável por otimizar o grafo do modelo ONNX, como fusão de operadores, dobra de constantes, etc.
- Executor: Responsável por executar o grafo do modelo ONNX, alocando operadores para diferentes plataformas de hardware para execução, dependendo dos diferentes provedores de execução.
- Provedor de Execução (Execution Provider): Responsável por executar operadores em uma plataforma de hardware específica, como CPU, GPU, FPGA, etc.
- Sessão (Session): Responsável por gerenciar o ciclo de vida do modelo ONNX, incluindo carregar o modelo, otimizar o modelo, executar o modelo, liberar recursos, etc.
Como Usar
- Instalar o ONNX Runtime: O ONNX Runtime pode ser instalado via pip, por exemplo:
pip install onnxruntime (versão CPU) ou pip install onnxruntime-gpu (versão GPU).
- Carregar o Modelo ONNX: Use
onnxruntime.InferenceSession para carregar o modelo ONNX.
- Preparar os Dados de Entrada: Converta os dados de entrada para um formato que o ONNX Runtime possa aceitar, como arrays NumPy.
- Executar a Inferência: Use o método
InferenceSession.run() para executar a inferência e obter os resultados de saída.
Código de Exemplo (Python):
import onnxruntime
import numpy as np
# Carregar o modelo ONNX
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
# Obter informações de entrada e saída
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
# Preparar os dados de entrada
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# Executar a inferência
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})
# Imprimir os resultados de saída
print(output_data)
Cenários de Aplicação
- Reconhecimento de Imagem: Acelerar a inferência de tarefas como classificação de imagem, detecção de objetos, segmentação de imagem, etc.
- Processamento de Linguagem Natural: Acelerar a inferência de tarefas como classificação de texto, tradução automática, geração de texto, etc.
- Reconhecimento de Voz: Acelerar a inferência de tarefas como reconhecimento de voz, síntese de voz, etc.
- Sistemas de Recomendação: Acelerar a inferência de modelos de recomendação, aumentando a eficiência da recomendação.
- Outras Tarefas de Aprendizado de Máquina: Pode acelerar a inferência de várias tarefas de aprendizado de máquina, como regressão, agrupamento, etc.
Vantagens
- Alto Desempenho: Alcançar inferência de alto desempenho através de diversas técnicas de otimização.
- Multiplataforma: Suporte para diversos sistemas operacionais e plataformas de hardware.
- Fácil Integração: Fornece APIs em diversas linguagens de programação.
- Flexível e Escalável: Permite que os usuários definam operadores e provedores de execução personalizados.
- Comunidade Ativa: Possui uma comunidade ativa, permitindo obter suporte técnico e trocar experiências.
Limitações
- Dependência do Formato de Modelo ONNX: Só pode executar modelos no formato ONNX, exigindo que outros formatos de modelo sejam convertidos para o formato ONNX.
- Suporte Potencialmente Incompleto para Alguns Operadores: Para alguns operadores especiais, o suporte do ONNX Runtime pode ser incompleto, exigindo que os usuários definam operadores personalizados.
- Requer Alguma Configuração e Ajuste: Para obter o melhor desempenho, pode ser necessário configurar e ajustar o ONNX Runtime.
Conclusão
ONNX Runtime é um poderoso acelerador de inferência de aprendizado de máquina que pode ajudar os usuários a acelerar o processo de inferência de modelos ONNX, melhorando o desempenho das aplicações. Ele tem vantagens como alto desempenho, multiplataforma, fácil integração, flexibilidade e escalabilidade, e é adequado para várias tarefas de aprendizado de máquina.