C++ ONNX Runtime：高性能 AI 模型推理部署与优化

好的，各位听众，欢迎来到“C++ ONNX Runtime：高性能 AI 模型推理部署与优化”讲座现场！我是今天的讲师，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，用最接地气的方式，把 ONNX Runtime 这个高性能推理引擎给扒个精光，让大家都能玩转它。

开场白：为什么我们需要 ONNX Runtime？

首先，咱得明确一个问题：为啥我们需要 ONNX Runtime？难道 TensorFlow、PyTorch 这些框架不够香吗？

答案是：香，但是不够快！

想象一下，你辛辛苦苦训练了一个 AI 模型，效果贼棒，但是要部署到生产环境，发现推理速度慢得像蜗牛，用户体验糟糕透顶，老板天天催你优化，头发都快掉光了…… 这时候，你就需要 ONNX Runtime 来拯救你了。

ONNX Runtime 的使命就是：加速 AI 模型推理，让你的模型跑得更快、更稳！

它通过一系列的优化技术，比如图优化、算子融合、硬件加速等，让你的模型在各种平台上都能达到最佳性能。而且，它支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等，方便你灵活部署。

第一部分：ONNX Runtime 基础知识

在深入代码之前，咱们先来了解一下 ONNX Runtime 的基本概念。

ONNX 是什么？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型表示格式，它可以让你在不同的深度学习框架之间轻松转换模型。简单来说，你可以用 PyTorch 训练一个模型，然后导出成 ONNX 格式，再用 ONNX Runtime 加载并推理。

ONNX Runtime 的核心组件

ONNX Runtime 主要由以下几个核心组件组成：

Session: 这是 ONNX Runtime 的核心，负责加载 ONNX 模型、执行推理等操作。
Environment: 用于配置 ONNX Runtime 的运行环境，比如线程数、日志级别等。
Input/Output: 用于定义模型的输入和输出。

ONNX Runtime 的运行流程

ONNX Runtime 的运行流程大致如下：

加载 ONNX 模型。
创建 Session。
准备输入数据。
运行推理。
获取输出结果。

第二部分：C++ ONNX Runtime 入门

好了，理论知识铺垫完毕，接下来咱们进入实战环节，用 C++ 代码来体验一下 ONNX Runtime 的魅力。

环境搭建

首先，你需要安装 ONNX Runtime 的 C++ 库。你可以从 ONNX Runtime 的官网下载预编译的库，也可以自己编译。这里我假设你已经安装好了。

代码示例

下面是一个简单的 C++ ONNX Runtime 推理示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
  // 1. 创建 ONNX Runtime 环境
  Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "my-onnx-runtime");

  // 2. 创建 ONNX Runtime Session
  Ort::SessionOptions session_options;
  session_options.SetIntraOpNumThreads(4); // 设置线程数
  Ort::Session session(env, "path/to/your/model.onnx", session_options); // 替换为你的 ONNX 模型路径

  // 3. 获取输入和输出的名称和类型信息
  Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
  std::vector<std::string> input_names;
  std::vector<std::string> output_names;

  size_t num_input_nodes = session.GetInputCount();
  size_t num_output_nodes = session.GetOutputCount();

  for (size_t i = 0; i < num_input_nodes; ++i) {
      input_names.push_back(session.GetInputNameAllocated(i, allocator).get());
  }

  for (size_t i = 0; i < num_output_nodes; ++i) {
      output_names.push_back(session.GetOutputNameAllocated(i, allocator).get());
  }

  // 4. 准备输入数据
  std::vector<float> input_data = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f}; // 替换为你的输入数据
  std::vector<int64_t> input_dims = {1, 4}; // 替换为你的输入维度
  Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(
      allocator.Alloc(input_data.size() * sizeof(float)),
      input_data.data(),
      input_data.size(),
      input_dims.data(),
      input_dims.size()
  );

  // 5. 运行推理
  std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(
      Ort::RunOptions{nullptr},
      input_names.data(),
      &input_tensor,
      1,
      output_names.data(),
      output_names.size()
  );

  // 6. 获取输出结果
  float* output_data = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
  auto output_shape = output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
  size_t output_element_count = 1;
  for (auto dim : output_shape) {
      output_element_count *= dim;
  }

  std::cout << "Output: ";
  for (size_t i = 0; i < output_element_count; ++i) {
      std::cout << output_data[i] << " ";
  }
  std::cout << std::endl;

  return 0;
}

代码解释：

Ort::Env: 创建 ONNX Runtime 环境，用于管理全局资源。
Ort::SessionOptions: 设置 Session 的选项，比如线程数、优化级别等。
Ort::Session: 加载 ONNX 模型，并创建 Session 对象。
Ort::Value::CreateTensor: 创建输入 Tensor，将输入数据复制到 Tensor 中。
session.Run: 运行推理，将输入 Tensor 传递给模型，并获取输出 Tensor。
output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>(): 获取输出 Tensor 的数据指针。

编译和运行：

你需要用 C++ 编译器编译这段代码，并链接 ONNX Runtime 的库。编译命令类似如下：

g++ -o onnx_example onnx_example.cpp -I/path/to/onnxruntime/include -L/path/to/onnxruntime/lib -lonnxruntime

请替换 /path/to/onnxruntime 为你的 ONNX Runtime 安装路径。

注意事项：

请确保你的 ONNX 模型路径正确。
请根据你的模型输入和输出的类型和维度，修改代码中的 input_data 和 input_dims。
如果遇到编译错误，请检查你的 ONNX Runtime 库是否正确安装，以及编译命令是否正确。

第三部分：ONNX Runtime 性能优化

光能跑起来还不够，咱们还得让它跑得更快！下面介绍一些常用的 ONNX Runtime 性能优化技巧。

图优化

ONNX Runtime 会自动对模型进行图优化，比如算子融合、常量折叠等，以减少计算量和内存访问。你可以通过设置 SessionOptions 来控制图优化的级别。

Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_BASIC); // 基本优化
session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_EXTENDED); // 扩展优化
session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_ALL); // 全部优化

一般来说，ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_ALL 优化效果最好，但可能会增加模型加载时间。

硬件加速

ONNX Runtime 支持多种硬件加速，比如 CPU、GPU、NPU 等。你可以通过设置 SessionOptions 来选择使用哪种硬件加速。

CPU 加速： ONNX Runtime 会自动利用 CPU 的多线程能力，加速推理。你可以通过 SetIntraOpNumThreads 设置线程数。

session_options.SetIntraOpNumThreads(4); // 设置线程数为 4

GPU 加速： ONNX Runtime 支持 CUDA 和 TensorRT 等 GPU 加速库。你需要安装相应的库，并在 SessionOptions 中指定。

// 使用 CUDA
Ort::SessionOptions session_options;
OrtCUDAProviderOptions cuda_options;
session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_options);

// 使用 TensorRT
Ort::SessionOptions session_options;
OrtTensorRTProviderOptions tensorrt_options;
session_options.AppendExecutionProvider_TensorRT(tensorrt_options);

NPU 加速： ONNX Runtime 也支持一些 NPU 加速，比如 Intel 的 OpenVINO。你需要安装相应的库，并在 SessionOptions 中指定。

量化

量化是一种将模型权重和激活值从浮点数转换为整数的技术，可以减少模型大小、提高推理速度。ONNX Runtime 支持多种量化方式，比如静态量化、动态量化等。

静态量化： 在模型转换时，预先确定量化参数。
动态量化： 在推理时，动态计算量化参数。

量化可能会损失一定的精度，需要在速度和精度之间进行权衡。

算子融合

算子融合是一种将多个算子合并成一个算子的技术，可以减少算子之间的内存访问，提高推理速度。ONNX Runtime 会自动进行一些算子融合，你也可以手动指定需要融合的算子。

模型裁剪

模型裁剪是一种移除模型中不重要的权重和连接的技术，可以减少模型大小、提高推理速度。

优化效果评估

优化之后，一定要评估优化效果。你可以使用 ONNX Runtime 提供的性能测试工具，或者自己编写测试代码，测量模型的推理速度、内存占用等指标。

第四部分：实际案例分析

说了这么多理论，咱们来分析一个实际案例，看看如何用 ONNX Runtime 优化一个图像分类模型。

假设我们有一个基于 ResNet-50 的图像分类模型，用 PyTorch 训练完成，并导出成 ONNX 格式。

模型导出

首先，我们需要将 PyTorch 模型导出成 ONNX 格式。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 创建一个随机输入
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx", verbose=True, input_names=['input'], output_names=['output'])

C++ 代码实现

然后，我们可以用 C++ 代码加载 ONNX 模型，并进行推理。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <chrono>

int main() {
  // 1. 创建 ONNX Runtime 环境
  Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "resnet50-onnx-runtime");

  // 2. 创建 ONNX Runtime Session
  Ort::SessionOptions session_options;
  session_options.SetIntraOpNumThreads(4); // 设置线程数
  session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_ALL); // 开启全部优化
  Ort::Session session(env, "resnet50.onnx", session_options); // 替换为你的 ONNX 模型路径

  // 3. 获取输入和输出的名称和类型信息
  Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
  std::vector<std::string> input_names;
  std::vector<std::string> output_names;

  size_t num_input_nodes = session.GetInputCount();
  size_t num_output_nodes = session.GetOutputCount();

  for (size_t i = 0; i < num_input_nodes; ++i) {
      input_names.push_back(session.GetInputNameAllocated(i, allocator).get());
  }

  for (size_t i = 0; i < num_output_nodes; ++i) {
      output_names.push_back(session.GetOutputNameAllocated(i, allocator).get());
  }

  // 4. 准备输入数据
  std::vector<float> input_data(3 * 224 * 224); // 替换为你的输入数据
  // 这里为了简单，我们用随机数填充输入数据
  for (size_t i = 0; i < input_data.size(); ++i) {
      input_data[i] = (float)rand() / RAND_MAX;
  }
  std::vector<int64_t> input_dims = {1, 3, 224, 224}; // 替换为你的输入维度
  Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(
      allocator.Alloc(input_data.size() * sizeof(float)),
      input_data.data(),
      input_data.size(),
      input_dims.data(),
      input_dims.size()
  );

  // 5. 运行推理
  auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(
      Ort::RunOptions{nullptr},
      input_names.data(),
      &input_tensor,
      1,
      output_names.data(),
      output_names.size()
  );
  auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start);

  // 6. 获取输出结果
  float* output_data = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
  auto output_shape = output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
  size_t output_element_count = 1;
  for (auto dim : output_shape) {
      output_element_count *= dim;
  }

  std::cout << "Inference time: " << duration.count() << " ms" << std::endl;
  std::cout << "Output size: " << output_element_count << std::endl;

  return 0;
}

性能优化

开启图优化： 我们已经在代码中开启了全部优化 ORT_GRAPH_OPTIMIZATION_LEVEL_ORT_ENABLE_ALL。
使用 GPU 加速： 如果你有 NVIDIA GPU，可以尝试使用 CUDA 或 TensorRT 加速。
量化： 可以尝试对模型进行量化，以减少模型大小和提高推理速度。

优化效果评估

运行代码，测量模型的推理时间。比较优化前后的推理时间，评估优化效果。

第五部分：ONNX Runtime 高级特性

除了基本的推理功能，ONNX Runtime 还提供了一些高级特性，可以满足更复杂的需求。

自定义算子

如果 ONNX Runtime 内置的算子不能满足你的需求，你可以自定义算子。你需要实现算子的计算逻辑，并将其注册到 ONNX Runtime 中。

动态输入/输出

ONNX Runtime 支持动态输入/输出，这意味着你可以在推理时改变模型的输入/输出维度。

模型缓存

ONNX Runtime 可以将模型缓存到磁盘上，下次加载时直接从缓存中读取，提高加载速度。

多 Session 管理

你可以创建多个 Session，同时运行多个模型。

第六部分：总结与展望

今天咱们一起学习了 ONNX Runtime 的基本知识、C++ 入门、性能优化和高级特性。希望通过今天的讲座，大家能够对 ONNX Runtime 有更深入的了解，并能够将其应用到实际项目中。

ONNX Runtime 还在不断发展，未来将会支持更多的硬件加速、更强大的优化技术和更丰富的功能。相信在不久的将来，ONNX Runtime 将会成为 AI 模型推理部署的首选方案。

提问环节

好了，今天的讲座就到这里，接下来是提问环节，大家有什么问题可以提出来，我会尽力解答。

附录：常用 ONNX Runtime API

API	功能
`Ort::Env`	创建 ONNX Runtime 环境
`Ort::SessionOptions`	设置 ONNX Runtime Session 的选项，比如线程数、优化级别、硬件加速等
`Ort::Session`	加载 ONNX 模型，并创建 ONNX Runtime Session
`Ort::Value::CreateTensor`	创建 ONNX Runtime Tensor，用于存储输入/输出数据
`session.Run`	运行 ONNX Runtime 推理
`Ort::GetTensorMutableData<T>`	获取 ONNX Runtime Tensor 的数据指针
`Ort::GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape()`	获取 ONNX Runtime Tensor 的维度信息
`session.GetInputNameAllocated`	获取模型的输入名称
`session.GetOutputNameAllocated`	获取模型的输出名称
`session.GetInputCount`	获取模型的输入数量
`session.GetOutputCount`	获取模型的输出数量

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