ONNX 优化技巧：加速模型推理

概述

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式，用于表示机器学习模型，使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。

ONNX Runtime 介绍

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种设备（CPU、GPU、FPGA 等）。它提供了高级的优化技术，如算子融合、内核优化等，以提高模型的运行效率。

优化技巧

以下是使用 ONNX Runtime 和其他工具优化模型推理的一些技巧：

1. 模型转换

   • 将模型转换为 ONNX 格式，以便利用 ONNX Runtime 提供的优化。
   • 使用 PyTorch、TensorFlow 等框架提供的工具进行转换。

   import onnx
   import torch
   from torch.onnx import export
   
   class Net(torch.nn.Module):
       def forward(self, x):
           return torch.relu(x)
   
   model = Net()
   dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
   onnx_file_path = "model.onnx"
   
   # 导出模型为 ONNX 格式
   export(model, dummy_input, onnx_file_path, verbose=True)
   

2. 算子融合

   • ONNX Runtime 支持算子级别的融合，例如 Conv+BatchNorm 融合。
   • 使用 ONNX 的简化工具 onnx-simplifier 来进一步优化模型。

   pip install onnx-simplifier
   python -m onnxsim model.onnx model_optimized.onnx
   

3. 量化

   • ONNX Runtime 支持整数量化，可以显著减少模型大小并加快推理速度。
   • 使用 ONNX 的量化工具 onnxruntime.quantization。

   from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
   
   # 动态量化模型
   quantized_model = "model_quantized.onnx"
   quantize_dynamic("model_optimized.onnx", quantized_model, weight_type=QuantType.QInt8)
   

4. 硬件加速

   • ONNX Runtime 支持多种硬件加速器，如 CUDA、OpenCL、DirectML 等。
   • 选择合适的执行提供者（Execution Provider, EP）来利用特定硬件。

   import onnxruntime as ort
   
   # 加载模型
   sess_options = ort.SessionOptions()
   sess = ort.InferenceSession("model_quantized.onnx", sess_options, providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])
   

5. 多线程

   • ONNX Runtime 支持多线程执行，可以通过设置环境变量或通过 API 设置线程数来控制。

   sess_options.intra_op_num_threads = 4  # 设置线程数量
   sess = ort.InferenceSession("model_quantized.onnx", sess_options)
   

6. 性能分析

   • 使用 ONNX Runtime 的性能分析工具来识别瓶颈。
   • 通过 ort.SessionOptions.log_severity_level 控制日志级别。

   sess_options.log_severity_level = 0  # 输出所有日志信息
   sess = ort.InferenceSession("model_quantized.onnx", sess_options)
   

7. 异步推理

   • ONNX Runtime 支持异步推理，可以提高处理大量请求时的吞吐量。

   sess.run_async(input_feed, output_buffers, run_options=None, tag=None)
   

代码示例

下面是一个完整的示例，展示如何将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，并使用 ONNX Runtime 进行推理。

import torch
import onnx
from onnxruntime import InferenceSession, SessionOptions, get_all_providers
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType

# 定义模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.fc = torch.nn.Linear(9216, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Net()
model.eval()

# 导出模型为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
onnx_file_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_file_path, verbose=True)

# 使用 onnx-simplifier 简化模型
from onnxsim import simplify
onnx_model = onnx.load(onnx_file_path)
model_simplified, check = simplify(onnx_model)
onnx.save(model_simplified, "model_optimized.onnx")

# 动态量化模型
quantized_model = "model_quantized.onnx"
quantize_dynamic("model_optimized.onnx", quantized_model, weight_type=QuantType.QInt8)

# 使用 ONNX Runtime 进行推理
sess_options = SessionOptions()
sess_options.intra_op_num_threads = 4  # 设置线程数量
sess_options.log_severity_level = 0  # 输出所有日志信息
providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
session = InferenceSession("model_quantized.onnx", sess_options, providers=providers)

# 运行推理
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
outputs = session.run([output_name], {
   input_name: dummy_input.numpy()})
print("Output:", outputs)

总结

通过以上步骤，你可以有效地优化 ONNX 模型的推理速度和资源消耗。ONNX Runtime 提供了丰富的功能来帮助开发者优化模型性能，从而更好地满足不同应用场景的需求。无论是部署在边缘设备还是云端服务器上，这些优化技巧都将发挥重要作用。