ONNX Runtime (ORT)

簡介

ONNX Runtime (ORT) 是一個跨平台的機器學習推論加速器，旨在加速 ONNX (Open Neural Network Exchange) 模型的推論過程。它由微軟開發並開源，支援多種硬體平台和作業系統，並提供了高效能的推論能力。

核心目標：

• 加速 ONNX 模型推論： 透過最佳化執行圖、利用硬體加速等手段，提高 ONNX 模型的推論速度。
• 跨平台支援： 支援 Windows、Linux、macOS 等作業系統，以及 CPU、GPU、FPGA 等多種硬體平台。
• 易於整合： 提供 C/C++、Python、Java、C# 等多種程式語言的 API，方便整合到各種應用中。
• 高效能： 透過各種最佳化技術，例如圖最佳化、算子融合、記憶體最佳化等，實現高效能的推論。
• 可擴展性： 允許使用者自定義算子和執行提供程序，以支援新的硬體平台和演算法。

主要特性

• ONNX 模型支援： 完全支援 ONNX 標準，可以載入和執行符合 ONNX 規範的模型。
• 多種執行提供程序 (Execution Providers, EPs)：
  • CPU EP: 使用 CPU 進行推論，支援多種 CPU 指令集最佳化 (例如 AVX2, AVX512)。
  • CUDA EP: 使用 NVIDIA GPU 進行推論，利用 CUDA 加速。
  • TensorRT EP: 使用 NVIDIA TensorRT 進行推論，進一步最佳化 GPU 效能。
  • OpenVINO EP: 使用 Intel OpenVINO 工具包進行推論，最佳化 Intel CPU 和 GPU 效能。
  • DirectML EP: 使用 Windows DirectML API 進行推論，利用 Windows 上的 GPU 資源。
  • CoreML EP: 使用 Apple CoreML 框架進行推論，最佳化 Apple 設備上的效能。
  • 其他 EP: 還支援其他硬體平台，例如 ARM NN、ACL 等。
• 圖最佳化： 自動最佳化 ONNX 模型圖，例如算子融合、常量折疊、節點消除等，減少計算量和記憶體佔用。
• 算子融合： 將多個算子合併成一個算子，減少算子之間的通訊開銷。
• 量化支援： 支援模型量化，將浮點數模型轉換為整數模型，減少模型大小和計算量，提高推論速度。
• 動態形狀支援： 支援具有動態形狀的 ONNX 模型，可以處理不同大小的輸入資料。
• 會話選項： 提供豐富的會話選項，可以控制推論過程的各個方面，例如線程數、記憶體分配、圖最佳化級別等。
• 除錯工具： 提供除錯工具，可以幫助使用者分析 ONNX 模型的效能瓶頸。
• 效能分析： 提供效能分析工具，可以幫助使用者了解 ONNX 模型的效能指標，例如推論時間、記憶體佔用等。
• 分散式推論： 支援分散式推論，可以将 ONNX 模型部署到多個設備上進行推論，提高推論吞吐量。

架構

ONNX Runtime 的架構主要包括以下幾個部分：

1. 前端 (Frontend): 負責載入 ONNX 模型，並將其轉換為 ONNX Runtime 內部的表示形式。
2. 圖最佳化器 (Graph Optimizer): 負責最佳化 ONNX 模型圖，例如算子融合、常量折疊等。
3. 執行器 (Executor): 負責執行 ONNX 模型圖，根據不同的執行提供程序，將算子分配到不同的硬體平台上執行。
4. 執行提供程序 (Execution Provider): 負責在特定的硬體平台上執行算子，例如 CPU、GPU、FPGA 等。
5. 會話 (Session): 負責管理 ONNX 模型的生命週期，包括載入模型、最佳化模型、執行模型、釋放資源等。

使用方法

1. 安裝 ONNX Runtime: 可以透過 pip 安裝 ONNX Runtime，例如：pip install onnxruntime (CPU 版本) 或 pip install onnxruntime-gpu (GPU 版本)。
2. 載入 ONNX 模型: 使用 onnxruntime.InferenceSession 載入 ONNX 模型。
3. 準備輸入資料: 將輸入資料轉換為 ONNX Runtime 可以接受的格式，例如 NumPy 陣列。
4. 執行推論: 使用 InferenceSession.run() 方法執行推論，並獲取輸出結果。

示例代碼 (Python):

import onnxruntime
import numpy as np

# 載入 ONNX 模型
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 獲取輸入和輸出資訊
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

# 準備輸入資料
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 執行推論
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})

# 列印輸出結果
print(output_data)

適用場景

• 圖像識別： 加速圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務的推論。
• 自然語言處理： 加速文本分類、機器翻譯、文本生成等任務的推論。
• 語音識別： 加速語音識別、語音合成等任務的推論。
• 推薦系統： 加速推薦模型的推論，提高推薦效率。
• 其他機器學習任務： 可以加速各種機器學習任務的推論，例如迴歸、聚類等。

優勢

• 高效能： 透過各種最佳化技術，實現高效能的推論。
• 跨平台： 支援多種作業系統和硬體平台。
• 易於整合： 提供多種程式語言的 API。
• 靈活可擴展： 允許使用者自定義算子和執行提供程序。
• 活躍的社群： 擁有活躍的社群，可以獲取技術支援和交流經驗。

局限性

• 對 ONNX 模型格式的依賴： 只能執行 ONNX 格式的模型，需要將其他格式的模型轉換為 ONNX 格式。
• 某些算子的支援可能不完善： 對於一些特殊的算子，ONNX Runtime 的支援可能不完善，需要使用者自定義算子。
• 需要一定的配置和調優： 為了獲得最佳效能，可能需要對 ONNX Runtime 進行一定的配置和調優。

總結

ONNX Runtime 是一個強大的機器學習推論加速器，可以幫助使用者加速 ONNX 模型的推論過程，提高應用效能。它具有高效能、跨平台、易於整合、靈活可擴展等優點，適用於各種機器學習任務。

所有詳細資訊，請以官方網站公布為準 (https://github.com/microsoft/onnxruntime)