Onnxruntime GPU：加速运算和深度学习工程的利器

Onnxruntime是微软公司推出的联合深度学习项目，旨在提供一个跨平台，高性能，轻量级的深度学习推理引擎。Onnxruntime GPU是其中的一个重要分支，是针对GPU加速的优化版本，它能够大大加快深度学习工程中的运算速度。本文我们将从几个方面介绍Onnxruntime GPU的特点和应用，让大家更好地了解这个优秀的工具。

一、兼容性和性能

Onnxruntime GPU旨在为深度学习工程提供高效的加速算法，官方声称测试数据表明其在加速TensorFlow、PyTorch等主流DL框架以及模型方面比较优秀。

我们来看一个实例，建立一张图并进行名为“add”的简单加法操作。

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# Build a simple graph with a single node that adds two inputs
graph = """
    
    
      
        
          Add
          1 0
          2 2
        
      
    
"""
inputs = {'x': np.array([1,2], np.float32), 'y': np.array([3,4], np.float32)}
ort_session = ort.InferenceSession(graph)
outputs = ort_session.run([], inputs)
print(outputs)

我们可以看到，在上述实例中，我们使用了Onnxruntime GPU的Python包进行了简单地操作。它非常适合开发者使用和学习，提供了多种方法和接口，比如这里采用了InferenceSession作为入口进行模型推理。

事实上，Onnxruntime GPU可以兼容、加速多个版本的深度学习框架和模型。对于深度学习项目中常用的神经网络模型如ResNet，BERT等，Onnxruntime GPU的性能表现也十分优秀。

二、可扩展性

Onnxruntime GPU还具备高度的可扩展性，支持在不同的硬件环境，不同的操作系统和平台下进行使用。比如在具有CUDA支持的NVIDIA GPU上，Onnxruntime GPU可以使用CUDA进行模型计算，而在CPU上，默认使用OpenMP的方式进行计算，保证了其应用范围的拓展性。

同时，Onnxruntime GPU的接口十分友好，便于使用，同时还支持多语言接口。除了Python外，它还可以与C/C++、Java、C#等主流编程语言搭配使用，并提供了对应的API，以满足不同程序设计的需求。

三、灵活性

Onnxruntime GPU拥有强大的灵活性。它提供了自定义的计算引擎，可以针对用户特定的需求进行优化，并提供更加有效的计算模式。

下面我们来看一个简单的例子，假设我们使用的模型为前馈神经网络，根据网络结构，我们可以对加速的要求进行分析。以往的前馈神经网络采用了sigmoid作为激活函数，但从性能角度和精度角度考虑，ReLU作为激活函数更优。因此，我们可以对Onnxruntime GPU进行自定义，实现优化后的计算引擎。

class CustomOp(ort.SessionHandler):
    def __init__(self, graph, custom_ops=[]):
        self._so = None
        self._so_path = None
        try:
            if len(custom_ops) > 0:
                self._so_path = "custom_ops.so"
                if not os.path.exists(self._so_path):
                    os.makedirs(self._so_path)
                sign = hashlib.sha256(bytes(graph, encoding='utf8'))
                code = sign.hexdigest()[-12:]
                self._so_path = f'{self._so_path}/custom_op_{code}.so'
                lib.create_library(custom_ops, self._so_path)
                self._so = ctypes.cdll.LoadLibrary(self._so_path)
        except Exception as e:
            print(f"Exception: {e}")
            raise type(e)(f"Failed with custom ops {custom_ops}")
        super().__init__(graph, self._so_path)

    def _run(self, inputs, fetches, run_options):
        return super()._run(inputs, fetches, run_options)
  
# 注册自定义op
inputs = {'Input3': X_preprocess.astype(np.float32)}
outputs = ['Output5']
graph = onnx.load('./onnx_resnet50v2/resnet50v2.onnx')
custom_op_path = "./onnx_resnet50v2/custom_op"
custom_ops = [os.path.join(custom_op_path, f) for f in os.listdir(custom_op_path) if f.endswith('.cc')]
handler = CustomOp(graph.SerializeToString(), custom_ops)
result = handler.run(outputs, inputs)

从上面的代码中，我们可以清晰地看到，我们对Onnxruntime GPU进行了自定义操作。我们可以根据实际需求，自定义计算操作，从而达到最大的加速效果和最优的精度。

四、安全性和可靠性

Onnxruntime GPU是一个由微软公司亲自构建和维护的开源项目。其具备非常高的安全性和可靠性，论文中提到，它内部的矩阵运算和张量计算模块都在数学和计算机科学领域得到了广泛应用。同时，它还可以通过加密和权限控制等手段，保护模型数据的安全。

与此同时，Onnxruntime GPU也得到了广泛的实践和应用。很多深度学习领域的实际工程都采用了Onnxruntime GPU进行模型推理，比如图像识别和分类，语音识别和文字自动生成等方面。

五、总结

Onnxruntime GPU是一个功能强大，安全可靠的深度学习推理引擎。它具备高效的加速能力，多样化的扩展性，灵活性和优秀的安全性和可靠性。未来，它将继续发挥重要的作用，助力更多的深度学习工程快速高效地运算，推动人工智能的发展进程。

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