onnxruntime 硬件平台

### ONNX Runtime 支持的硬件平台

ONNX Runtime 设计之初就考虑到了广泛的硬件兼容性，能够运行于多种不同的计算平台上。对于桌面级和服务器环境而言，支持主流的操作系统如 Windows、Linux 和 macOS[^1]。

除了传统的 CPU 架构外，还特别优化了对 GPU 的支持，特别是 NVIDIA CUDA GPUs，在这些设备上可以利用 TensorRT 来加速推理过程；同时也提供了针对 AMD ROCm 平台的支持[^2]。

移动终端方面，不仅限于 ARM 架构处理器，还包括 Qualcomm Snapdragon 平台上的 Hexagon DSP 加速以及 Adreno GPU 推理能力的支持[^3]。另外也涵盖了 Intel Movidius Myriad X VPU 这样的专用视觉处理单元[^4]。

嵌入式开发板和其他边缘计算场景下，则有 Raspberry Pi 系列单片机这样的低成本解决方案得到官方验证和支持[^5]。

import onnxruntime as ort
print(ort.get_device())

此代码片段可用于检测当前环境中可用的硬件资源并确认其是否被 ONNX Runtime 正确识别。

相关问题

onnx runtime在硬件层面的优化算法

ONNX Runtime 在硬件层面的优化算法主要包括以下几个方面：

1. 矩阵乘法加速：矩阵乘法是深度学习计算中最常见的计算操作之一，ONNX Runtime 采用了多种矩阵乘法加速算法来提高计算性能，例如基于 SSE、AVX、FMA 指令集的加速算法，以及基于 cuBLAS、MKL 等 BLAS 库的加速算法。

2. 卷积计算优化：卷积计算是深度学习中另一个重要的计算操作，ONNX Runtime 采用了多种卷积计算优化算法来提高计算性能，例如基于 Winograd 算法的加速算法、基于 FFT 的加速算法等。

3. 异步计算：ONNX Runtime 支持异步计算，可以在计算任务和数据加载任务之间进行并发执行，从而充分利用硬件资源，提高计算效率。

4. 硬件加速器支持：ONNX Runtime 支持各种硬件加速器，例如 GPU、FPGA、ASIC 等，可以根据具体需求选择合适的硬件加速器来加速计算过程。

5. 精度缩减：ONNX Runtime 支持对计算过程中的精度进行缩减，例如将浮点数计算转换为整数计算，从而进一步提高计算效率。

总之，ONNX Runtime 在硬件层面的优化算法非常丰富，可以针对不同的硬件平台和计算任务进行高效的计算加速，从而提高深度学习模型的推理性能和效率。

onnxruntime

什么是onnxruntime？

onnxruntime是一个开源的高性能推理引擎，它支持多种深度学习框架的模型，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2等。它可以在多种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和FPGA等。onnxruntime的目标是提供一个快速、轻量级、可扩展的推理引擎，以便在生产环境中部署深度学习模型。