ONNX Runtime (ORT)

简介

ONNX Runtime (ORT) 是一个跨平台的机器学习推理加速器，旨在加速 ONNX (Open Neural Network Exchange) 模型的推理过程。它由微软开发并开源，支持多种硬件平台和操作系统，并提供了高性能的推理能力。

核心目标：

• 加速 ONNX 模型推理： 通过优化执行图、利用硬件加速等手段，提高 ONNX 模型的推理速度。
• 跨平台支持： 支持 Windows、Linux、macOS 等操作系统，以及 CPU、GPU、FPGA 等多种硬件平台。
• 易于集成： 提供 C/C++、Python、Java、C# 等多种编程语言的 API，方便集成到各种应用中。
• 高性能： 通过各种优化技术，例如图优化、算子融合、内存优化等，实现高性能的推理。
• 可扩展性： 允许用户自定义算子和执行提供程序，以支持新的硬件平台和算法。

主要特性

• ONNX 模型支持： 完全支持 ONNX 标准，可以加载和执行符合 ONNX 规范的模型。
• 多种执行提供程序 (Execution Providers, EPs)：
  • CPU EP: 使用 CPU 进行推理，支持多种 CPU 指令集优化 (例如 AVX2, AVX512)。
  • CUDA EP: 使用 NVIDIA GPU 进行推理，利用 CUDA 加速。
  • TensorRT EP: 使用 NVIDIA TensorRT 进行推理，进一步优化 GPU 性能。
  • OpenVINO EP: 使用 Intel OpenVINO 工具包进行推理，优化 Intel CPU 和 GPU 性能。
  • DirectML EP: 使用 Windows DirectML API 进行推理，利用 Windows 上的 GPU 资源。
  • CoreML EP: 使用 Apple CoreML 框架进行推理，优化 Apple 设备上的性能。
  • 其他 EP: 还支持其他硬件平台，例如 ARM NN、ACL 等。
• 图优化： 自动优化 ONNX 模型图，例如算子融合、常量折叠、节点消除等，减少计算量和内存占用。
• 算子融合： 将多个算子合并成一个算子，减少算子之间的通信开销。
• 量化支持： 支持模型量化，将浮点数模型转换为整数模型，减少模型大小和计算量，提高推理速度。
• 动态形状支持： 支持具有动态形状的 ONNX 模型，可以处理不同大小的输入数据。
• 会话选项： 提供丰富的会话选项，可以控制推理过程的各个方面，例如线程数、内存分配、图优化级别等。
• 调试工具： 提供调试工具，可以帮助用户分析 ONNX 模型的性能瓶颈。
• 性能分析： 提供性能分析工具，可以帮助用户了解 ONNX 模型的性能指标，例如推理时间、内存占用等。
• 分布式推理： 支持分布式推理，可以将 ONNX 模型部署到多个设备上进行推理，提高推理吞吐量。

架构

ONNX Runtime 的架构主要包括以下几个部分：

1. 前端 (Frontend): 负责加载 ONNX 模型，并将其转换为 ONNX Runtime 内部的表示形式。
2. 图优化器 (Graph Optimizer): 负责优化 ONNX 模型图，例如算子融合、常量折叠等。
3. 执行器 (Executor): 负责执行 ONNX 模型图，根据不同的执行提供程序，将算子分配到不同的硬件平台上执行。
4. 执行提供程序 (Execution Provider): 负责在特定的硬件平台上执行算子，例如 CPU、GPU、FPGA 等。
5. 会话 (Session): 负责管理 ONNX 模型的生命周期，包括加载模型、优化模型、执行模型、释放资源等。

使用方法

1. 安装 ONNX Runtime: 可以通过 pip 安装 ONNX Runtime，例如：pip install onnxruntime (CPU 版本) 或 pip install onnxruntime-gpu (GPU 版本)。
2. 加载 ONNX 模型: 使用 onnxruntime.InferenceSession 加载 ONNX 模型。
3. 准备输入数据: 将输入数据转换为 ONNX Runtime 可以接受的格式，例如 NumPy 数组。
4. 运行推理: 使用 InferenceSession.run() 方法运行推理，并获取输出结果。

示例代码 (Python):

import onnxruntime
import numpy as np

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

# 获取输入和输出信息
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

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

# 打印输出结果
print(output_data)

适用场景

• 图像识别： 加速图像分类、目标检测、图像分割等任务的推理。
• 自然语言处理： 加速文本分类、机器翻译、文本生成等任务的推理。
• 语音识别： 加速语音识别、语音合成等任务的推理。
• 推荐系统： 加速推荐模型的推理，提高推荐效率。
• 其他机器学习任务： 可以加速各种机器学习任务的推理，例如回归、聚类等。

优势

• 高性能： 通过各种优化技术，实现高性能的推理。
• 跨平台： 支持多种操作系统和硬件平台。
• 易于集成： 提供多种编程语言的 API。
• 灵活可扩展： 允许用户自定义算子和执行提供程序。
• 活跃的社区： 拥有活跃的社区，可以获取技术支持和交流经验。

局限性

• 对 ONNX 模型格式的依赖： 只能执行 ONNX 格式的模型，需要将其他格式的模型转换为 ONNX 格式。
• 某些算子的支持可能不完善： 对于一些特殊的算子，ONNX Runtime 的支持可能不完善，需要用户自定义算子。
• 需要一定的配置和调优： 为了获得最佳性能，可能需要对 ONNX Runtime 进行一定的配置和调优。

总结

ONNX Runtime 是一个强大的机器学习推理加速器，可以帮助用户加速 ONNX 模型的推理过程，提高应用性能。它具有高性能、跨平台、易于集成、灵活可扩展等优点，适用于各种机器学习任务。

所有详细信息，请以官方网站公布为准 (https://github.com/microsoft/onnxruntime)