Python ONNX Runtime的底层优化：图转换、节点融合与设备加速器（CUDA/TensorRT）集成

大家好，今天我们来深入探讨 Python ONNX Runtime (ORT) 的底层优化技术，包括图转换、节点融合以及设备加速器（CUDA/TensorRT）集成。ONNX Runtime 作为跨平台、高性能的推理引擎，其优异性能很大程度上得益于这些底层优化策略。

1. ONNX 图的结构与优化基础

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的深度学习模型表示格式。一个 ONNX 模型本质上是一个有向无环图 (DAG)，其中节点代表算子（operators），边代表张量（tensors）。理解 ONNX 图的结构是进行优化的前提。

import onnx
import onnx.helper as helper

# 创建一个简单的 ONNX 图
node1 = helper.make_node('Add', ['A', 'B'], ['C'])
node2 = helper.make_node('Relu', ['C'], ['D'])
node3 = helper.make_node('Mul', ['D', 'E'], ['F'])

input_a = helper.make_tensor_value_info('A', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
input_b = helper.make_tensor_value_info('B', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
input_e = helper.make_tensor_value_info('E', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
output_f = helper.make_tensor_value_info('F', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])

graph_def = helper.make_graph(
    [node1, node2, node3],
    'simple_graph',
    [input_a, input_b, input_e],
    [output_f]
)

model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# 打印 ONNX 模型
onnx.checker.check_model(model_def)
print(model_def)

onnx.save(model_def, "simple_model.onnx")

上述代码创建了一个包含 Add、Relu 和 Mul 算子的简单 ONNX 模型，并将其保存到 simple_model.onnx 文件中。ONNX 模型包含了图的结构信息，包括节点、输入、输出以及权重（Initializer）。

ONNX Runtime 的优化器作用于这个图，目标是减少计算量、提高并行度，并更好地利用底层硬件。

2. 图转换优化

图转换是指对 ONNX 图的结构进行修改，以提升推理性能。常见的图转换包括：

常量折叠 (Constant Folding): 如果一个节点的输入都是常量，那么该节点可以在编译时直接计算出结果，并替换为常量节点。这可以减少运行时的计算量。

# 示例：常量折叠
node1 = helper.make_node('Add', ['const_A', 'const_B'], ['C'])
node2 = helper.make_node('Relu', ['C'], ['D'])

const_A = helper.make_tensor('const_A', onnx.TensorProto.FLOAT, [1], [2.0])
const_B = helper.make_tensor('const_B', onnx.TensorProto.FLOAT, [1], [3.0])

graph_def = helper.make_graph(
    [node1, node2],
    'constant_folding_graph',
    [],
    [],
    initializer=[const_A, const_B]
)

model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# 常量折叠后，Add 节点会被替换为一个常量节点，值为 5.0
# 实际的 ONNX Runtime 会自动进行常量折叠

死节点消除 (Dead Code Elimination): 删除对输出没有贡献的节点。如果一个节点的输出没有被任何其他节点使用，并且不是模型的输出，那么该节点就可以被安全地删除。

# 示例：死节点消除
node1 = helper.make_node('Add', ['A', 'B'], ['C'])
node2 = helper.make_node('Relu', ['C'], ['D'])
node3 = helper.make_node('Mul', ['E', 'F'], ['G']) # G 没有被使用，且不是输出

input_a = helper.make_tensor_value_info('A', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
input_b = helper.make_tensor_value_info('B', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
input_e = helper.make_tensor_value_info('E', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
input_f = helper.make_tensor_value_info('F', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
output_d = helper.make_tensor_value_info('D', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])

graph_def = helper.make_graph(
    [node1, node2, node3],
    'dead_code_elimination_graph',
    [input_a, input_b, input_e, input_f],
    [output_d]
)

model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# 死节点消除后，node3 会被删除
# 实际的 ONNX Runtime 会自动进行死节点消除

算子替换 (Operator Replacement): 将一个算子替换为等价但更高效的算子。例如，可以将多个连续的 Conv 算子替换为一个等价的 Conv 算子。
布局优化 (Layout Optimization): 调整张量的布局，以更好地利用内存访问模式。例如，可以将 NHWC 布局转换为 NCHW 布局，反之亦然。

3. 节点融合优化

节点融合是指将多个相邻的算子合并为一个算子。这可以减少算子之间的内存访问，并减少kernel的启动开销。常见的节点融合包括：

Conv-BN-ReLU 融合: 将 Convolution, Batch Normalization 和 ReLU 算子融合为一个算子。这在卷积神经网络中非常常见，可以显著提高性能。

# 示例：Conv-BN-ReLU 融合
node_conv = helper.make_node('Conv', ['input', 'weight', 'bias'], ['conv_output'], name='conv_node')
node_bn = helper.make_node('BatchNormalization', ['conv_output', 'scale', 'B', 'mean', 'var'], ['bn_output'], name='bn_node')
node_relu = helper.make_node('Relu', ['bn_output'], ['output'], name='relu_node')

# 创建 BatchNormalization 节点的 scale, B, mean, var 输入
scale = helper.make_tensor('scale', onnx.TensorProto.FLOAT, [64], [1.0] * 64)
B = helper.make_tensor('B', onnx.TensorProto.FLOAT, [64], [0.0] * 64)
mean = helper.make_tensor('mean', onnx.TensorProto.FLOAT, [64], [0.0] * 64)
var = helper.make_tensor('var', onnx.TensorProto.FLOAT, [64], [1.0] * 64)

input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
weight_tensor = helper.make_tensor_value_info('weight', onnx.TensorProto.FLOAT, [64, 3, 3, 3]) # 假设 64 个 filters
bias_tensor = helper.make_tensor_value_info('bias', onnx.TensorProto.FLOAT, [64])
output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 64, 222, 222])

graph_def = helper.make_graph(
    [node_conv, node_bn, node_relu],
    'conv_bn_relu_graph',
    [input_tensor, weight_tensor, bias_tensor],
    [output_tensor],
    initializer=[scale, B, mean, var]
)

model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# Conv-BN-ReLU 融合后，这三个节点会被替换为一个融合的节点 (如果 ORT 支持该融合)
# 实际的 ONNX Runtime 会自动进行 Conv-BN-ReLU 融合

Add-ReLU 融合: 将 Add 和 ReLU 算子融合为一个算子。
其他融合模式: ONNX Runtime 支持多种其他的融合模式，具体取决于硬件和算子的类型。

节点融合的关键在于保证融合后的算子与原始算子在数学上等价，并且能够更高效地执行。

4. 设备加速器集成 (CUDA/TensorRT)

ONNX Runtime 可以利用硬件加速器（例如 CUDA 和 TensorRT）来加速推理。

CUDA: CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型。ONNX Runtime 可以利用 CUDA 来加速在 NVIDIA GPU 上的计算。

import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
onnx_model_path = "simple_model.onnx"
sess_options = onnxruntime.SessionOptions()

# 配置 CUDA 执行提供程序
providers = ['CUDAExecutionProvider']
# providers = ['CPUExecutionProvider'] # 使用 CPU

# 创建 ONNX Runtime 推理会话
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path, sess_options, providers=providers)

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

# 创建随机输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

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

print("Output shape:", outputs[0].shape)

上述代码演示了如何使用 CUDA 执行提供程序来加速 ONNX 模型的推理。需要确保已经安装了 NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包和 cuDNN 库，并且 ONNX Runtime 是使用 CUDA 支持编译的。可以通过 onnxruntime.get_available_providers() 来查看可用的执行提供程序。

print(onnxruntime.get_available_providers()) # 检查可用的 Execution Providers

TensorRT: TensorRT 是 NVIDIA 提供的深度学习推理优化器和运行时。它可以将 ONNX 模型转换为高度优化的推理引擎，从而实现更高的性能。

import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
onnx_model_path = "simple_model.onnx"
sess_options = onnxruntime.SessionOptions()

# 配置 TensorRT 执行提供程序
providers = ['TensorRTExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider'] # TensorRT 优先，CUDA fallback
# providers = ['CPUExecutionProvider'] # 使用 CPU

# 创建 ONNX Runtime 推理会话
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path, sess_options, providers=providers)

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

# 创建随机输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

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

print("Output shape:", outputs[0].shape)

使用 TensorRT 执行提供程序需要满足以下条件：

安装 TensorRT 库。
ONNX Runtime 必须使用 TensorRT 支持编译。
ONNX 模型必须受到 TensorRT 的支持。并非所有的 ONNX 算子都受到 TensorRT 的支持。
CUDA 驱动和 CUDA Toolkit 版本需要满足 TensorRT 的要求。

TensorRT 会对 ONNX 模型进行深度优化，包括：

层融合 (Layer Fusion): 将多个层融合为一个层，减少 kernel 启动开销。
精度校准 (Precision Calibration): 将模型量化为 INT8 或 FP16，以提高性能。
动态张量显存管理: 根据模型结构和输入数据动态地分配和释放张量显存，以最大限度地利用 GPU 资源。
Kernel 自选择 (Kernel Auto-Tuning): 根据硬件平台和模型结构自动选择最佳的 kernel 实现。

可以通过以下方式配置 TensorRT 执行提供程序：

trt_ep_options = {
    'device_id': 0,
    'trt_max_workspace_size': 1 << 30, # 1GB
    'trt_fp16_enable': True,  # 启用 FP16 推理
    'trt_int8_enable': False, # 启用 INT8 推理 (需要校准)
    'trt_max_batch_size': 1,
    'trt_min_find_tuning_time_ns': 1000,
    'trt_dump_subgraphs': False,
    'trt_engine_cache_enable': True,
    'trt_engine_cache_path': 'trt_cache',
    'trt_engine_op_enable': True,
}

sess_options = onnxruntime.SessionOptions()
providers = [('TensorRTExecutionProvider', trt_ep_options), 'CUDAExecutionProvider']
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path, sess_options, providers=providers)

这些选项允许你控制 TensorRT 的行为，例如设备 ID、最大工作空间大小、精度模式、批量大小以及是否启用引擎缓存。使用引擎缓存可以避免每次启动时都重新构建 TensorRT 引擎，从而加快启动速度。

5. ONNX Runtime 优化策略的配置

ONNX Runtime 提供了多种配置选项，可以控制优化策略的行为。这些选项可以通过 SessionOptions 对象进行设置。

配置选项	描述
`graph_optimization_level`	控制图优化级别。可选值包括：`ORT_DISABLE_ALL` (禁用所有优化), `ORT_ENABLE_BASIC` (启用基本优化), `ORT_ENABLE_EXTENDED` (启用扩展优化), `ORT_ENABLE_ALL` (启用所有优化)。通常情况下，`ORT_ENABLE_ALL` 是最佳选择。
`intra_op_num_threads`	设置单个算子内部的线程数。增加该值可以提高算子的并行度，但可能会增加线程切换的开销。
`inter_op_num_threads`	设置算子之间的线程数。增加该值可以提高算子之间的并行度，但可能会增加线程切换的开销。
`execution_mode`	设置执行模式。可选值包括：`ORT_SEQUENTIAL` (顺序执行) 和 `ORT_PARALLEL` (并行执行)。并行执行可以提高性能，但可能会增加内存消耗。
`log_severity_level`	设置日志级别。可选值包括：`ORT_LOGGING_LEVEL_VERBOSE`, `ORT_LOGGING_LEVEL_INFO`, `ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING`, `ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR`, `ORT_LOGGING_LEVEL_FATAL`。
`log_verbosity_level`	设置日志详细程度。
`optimized_model_filepath`	指定优化后的模型的保存路径。可以将优化后的模型保存到磁盘，以便以后重复使用。
`enable_cpu_mem_arena`	启用或禁用 CPU 内存 arena。
`enable_mem_pattern`	启用或禁用内存模式优化。
`arena_extend_strategy`	设置 arena 扩展策略。
`add_session_config_entry`	添加自定义 Session 配置。例如可以添加`session.add_session_config_entry("session.set_denormal_as_zero", "1")`来将输入中的 denormal 值设置为 0，这有时能提高性能。

import onnxruntime

# 创建 SessionOptions 对象
sess_options = onnxruntime.SessionOptions()

# 设置图优化级别
sess_options.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL

# 设置线程数
sess_options.intra_op_num_threads = 4
sess_options.inter_op_num_threads = 2

# 设置执行模式
sess_options.execution_mode = onnxruntime.ExecutionMode.ORT_PARALLEL

# 设置日志级别
sess_options.log_severity_level = 3 # ERROR only

# 创建 ONNX Runtime 推理会话
onnx_model_path = "simple_model.onnx"
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path, sess_options)

6. 性能分析与调优

ONNX Runtime 提供了性能分析工具，可以帮助你识别性能瓶颈并进行调优。

性能剖析 (Profiling): 可以使用 onnxruntime.SessionOptions.enable_profiling() 启用性能剖析。这将生成一个性能报告，其中包含每个算子的执行时间、内存消耗以及其他信息。

import onnxruntime
import time

# 创建 SessionOptions 对象
sess_options = onnxruntime.SessionOptions()
sess_options.enable_profiling()

# 创建 ONNX Runtime 推理会话
onnx_model_path = "simple_model.onnx"
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path, sess_options)

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

# 创建随机输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

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

# 获取性能报告
profile_file = session.end_profiling()
print(f"Profile report saved to: {profile_file}")

可以使用 ONNX Runtime 提供的分析工具来查看性能报告，例如 chrome://tracing。

Benchmark 工具: ONNX Runtime 提供了 benchmark 工具，可以用来测量模型的吞吐量和延迟。benchmark 工具可以模拟不同的工作负载，并提供详细的性能指标。

benchmark 工具的使用方法可以参考 ONNX Runtime 的官方文档。

7. 实践案例：优化 ResNet50 模型

以 ResNet50 模型为例，演示如何使用 ONNX Runtime 进行优化。

模型转换: 将 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式。可以使用 PyTorch、TensorFlow 或其他深度学习框架的 ONNX 导出功能。
图优化: 使用 ONNX Runtime 的图优化功能对模型进行优化。可以启用所有优化级别，并保存优化后的模型。
节点融合: ONNX Runtime 会自动进行节点融合，例如 Conv-BN-ReLU 融合。
设备加速: 使用 CUDA 或 TensorRT 执行提供程序来加速推理。
性能分析: 使用性能剖析工具来识别性能瓶颈。
参数调优: 根据性能分析结果，调整 ONNX Runtime 的配置参数，例如线程数、执行模式以及 TensorRT 的选项。
精度校准: 如果使用 TensorRT，可以进行精度校准，将模型量化为 INT8 或 FP16，以提高性能。

通过以上步骤，可以显著提高 ResNet50 模型的推理性能。

8. 其他优化技巧

使用最新的 ONNX Runtime 版本: ONNX Runtime 团队会不断地改进优化策略，并添加新的硬件支持。因此，建议使用最新的 ONNX Runtime 版本。
选择合适的硬件: 选择适合模型和工作负载的硬件。例如，对于计算密集型的模型，可以使用高性能的 GPU。
批量处理: 尽可能地使用批量处理，以提高吞吐量。
异步推理: 使用异步推理，可以避免阻塞主线程，提高响应速度。
模型量化: 将模型量化为 INT8 或 FP16，可以减小模型大小，并提高推理速度。
自定义算子: 如果 ONNX Runtime 不支持某些算子，可以自定义算子，并将其集成到 ONNX Runtime 中。

底层优化的手段与效果

图转换、节点融合和设备加速器集成是 ONNX Runtime 性能优化的三大支柱。图转换减少了计算冗余，节点融合降低了kernel调用开销，设备加速器则充分利用了硬件的并行计算能力。通过这些优化，ONNX Runtime 能够在各种硬件平台上实现卓越的推理性能。

希望今天的讲解对大家理解 ONNX Runtime 的底层优化有所帮助。谢谢大家！

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