Onnxruntime GPU：加速運算和深度學習工程的利器

Onnxruntime是微軟公司推出的聯合深度學習項目，旨在提供一個跨平台，高性能，輕量級的深度學習推理引擎。Onnxruntime GPU是其中的一個重要分支，是針對GPU加速的優化版本，它能夠大大加快深度學習工程中的運算速度。本文我們將從幾個方面介紹Onnxruntime GPU的特點和應用，讓大家更好地了解這個優秀的工具。

一、兼容性和性能

Onnxruntime GPU旨在為深度學習工程提供高效的加速演算法，官方聲稱測試數據表明其在加速TensorFlow、PyTorch等主流DL框架以及模型方面比較優秀。

我們來看一個實例，建立一張圖並進行名為「add」的簡單加法操作。

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)

我們可以看到，在上述實例中，我們使用了Onnxruntime GPU的Python包進行了簡單地操作。它非常適合開發者使用和學習，提供了多種方法和介面，比如這裡採用了InferenceSession作為入口進行模型推理。

事實上，Onnxruntime GPU可以兼容、加速多個版本的深度學習框架和模型。對於深度學習項目中常用的神經網路模型如ResNet，BERT等，Onnxruntime GPU的性能表現也十分優秀。

二、可擴展性

Onnxruntime GPU還具備高度的可擴展性，支持在不同的硬體環境，不同的操作系統和平台下進行使用。比如在具有CUDA支持的NVIDIA GPU上，Onnxruntime GPU可以使用CUDA進行模型計算，而在CPU上，默認使用OpenMP的方式進行計算，保證了其應用範圍的拓展性。

同時，Onnxruntime GPU的介面十分友好，便於使用，同時還支持多語言介面。除了Python外，它還可以與C/C++、Java、C#等主流編程語言搭配使用，並提供了對應的API，以滿足不同程序設計的需求。

三、靈活性

Onnxruntime GPU擁有強大的靈活性。它提供了自定義的計算引擎，可以針對用戶特定的需求進行優化，並提供更加有效的計算模式。

下面我們來看一個簡單的例子，假設我們使用的模型為前饋神經網路，根據網路結構，我們可以對加速的要求進行分析。以往的前饋神經網路採用了sigmoid作為激活函數，但從性能角度和精度角度考慮，ReLU作為激活函數更優。因此，我們可以對Onnxruntime GPU進行自定義，實現優化後的計算引擎。

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)
  
# 註冊自定義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)

從上面的代碼中，我們可以清晰地看到，我們對Onnxruntime GPU進行了自定義操作。我們可以根據實際需求，自定義計算操作，從而達到最大的加速效果和最優的精度。

四、安全性和可靠性

Onnxruntime GPU是一個由微軟公司親自構建和維護的開源項目。其具備非常高的安全性和可靠性，論文中提到，它內部的矩陣運算和張量計算模塊都在數學和計算機科學領域得到了廣泛應用。同時，它還可以通過加密和許可權控制等手段，保護模型數據的安全。

與此同時，Onnxruntime GPU也得到了廣泛的實踐和應用。很多深度學習領域的實際工程都採用了Onnxruntime GPU進行模型推理，比如圖像識別和分類，語音識別和文字自動生成等方面。

五、總結

Onnxruntime GPU是一個功能強大，安全可靠的深度學習推理引擎。它具備高效的加速能力，多樣化的擴展性，靈活性和優秀的安全性和可靠性。未來，它將繼續發揮重要的作用，助力更多的深度學習工程快速高效地運算，推動人工智慧的發展進程。