onnxruntime在gpu上部署加速

ONNX Runtime是由微软开发的一个用于优化和加速机器学习模型推理的引擎。它支持在CPU和GPU上进行部署，并提供了一些优化策略和技术来加速模型的推理过程。

在GPU上部署模型可以显著提高推理性能。首先，GPU具有高并行计算的特性，能够同时执行大量的计算任务。通过利用GPU的并行计算能力，ONNX Runtime可以将大部分的计算负载分配给GPU进行处理，从而加快模型的推理速度。

其次，ONNX Runtime通过使用GPU专用的并行计算库（如CUDA）来优化模型的推理过程。这些库提供了一些高效的算法和数据结构，可以在GPU上更快地执行计算任务。ONNX Runtime与这些库进行集成，可以充分利用GPU的硬件加速特性，进一步提高推理性能。

此外，ONNX Runtime还支持将模型的计算图和参数加载到GPU内存中，从而减少CPU和GPU之间的数据传输时间。将数据加载到GPU内存中可以减少数据在主机内存和设备之间的复制开销，进一步提高模型推理的效率。

总结起来，通过在GPU上部署和加速模型，ONNX Runtime能够利用GPU的并行计算能力和硬件加速特性，显著提高模型推理的速度和效率。这使得在处理大规模数据和复杂模型时，能够更快地完成推理任务，从而提升整体的机器学习应用性能。

相关问题

onnxruntime-gpu-c++部署

onnxruntime-gpu-c++是一个用于在GPU上运行模型的C++库，它支持使用ONNX格式的模型进行推理。下面是一个简单的部署步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

onnxruntime-gpu-c++需要CUDA和cuDNN来加速模型推理。您需要安装与onnxruntime-gpu-c++版本兼容的CUDA和cuDNN。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装这些软件。

2. 安装onnxruntime-gpu-c++

您可以从onnxruntime-gpu-c++的GitHub仓库中下载源代码，并使用CMake生成库文件。在生成过程中，您需要指定CUDA和cuDNN的路径。

3. 加载模型

使用onnxruntime-gpu-c++加载ONNX格式的模型。您可以使用onnxruntime-cxx库中的API来加载模型并进行推理。以下是一个简单的示例代码：

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

int main() {
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);

    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, {1, 3, 224, 224});
    float* input_tensor_data = input_tensor.GetTensorMutableData<float>();
    // fill input tensor with data ...

    std::vector<const char*> input_names = {"input"};
    std::vector<const char*> output_names = {"output"};
    std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 224, 224};
    std::vector<float> output_data(1000);

    Ort::RunOptions run_options;
    Ort::TensorSlicer<float> input_tensor_slicer(input_tensor, input_shape);

    auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (auto& slice : input_tensor_slicer) {
        Ort::Value input_tensor_slice = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, slice.shape().data(), slice.shape().size(), slice.data(), slice.size());
        Ort::Value output_tensor = session.Run(run_options, input_names.data(), &input_tensor_slice, 1, output_names.data(), 1);
        std::memcpy(output_data.data() + slice.offset(), output_tensor.GetTensorData<float>(), slice.size() * sizeof(float));
    }
    auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "Inference time: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time).count() << "ms" << std::endl;

    // process output data ...
}

在这个示例中，我们使用onnxruntime-gpu-c++加载了名为“model.onnx”的模型，并将输入数据填充到名为“input”的张量中。然后，我们运行了推理，并将输出数据存储在名为“output_data”的向量中。最后，我们对输出数据进行了处理。

4. 运行推理

在加载模型和填充输入数据后，您可以使用session.Run()方法运行推理。您需要指定输入和输出张量的名称，并将它们传递给session.Run()方法。

5. 处理输出

session.Run()方法将返回一个或多个输出张量。您可以使用GetTensorData()方法获取输出张量的数据，并对其进行处理。

这些是一个简单的onnxruntime-gpu-c++部署步骤。您可以根据具体情况进行适当的修改。

ubuntu onnxruntime-gpu+c++部署

### 部署ONNX Runtime GPU版本于Ubuntu上的C++项目

#### 安装依赖项
为了成功部署ONNX Runtime GPU版本，在Ubuntu环境中需安装必要的软件包。这包括但不限于OpenCV用于图像处理，以及特定版本的CUDA以支持GPU加速功能[^2]。

对于CUDA的支持，确保已正确安装兼容版本，如11.6，并验证环境变量`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`已经包含了CUDA的相关路径。此外，还需确认系统能够识别并利用NVIDIA显卡资源。

#### 下载与编译ONNX Runtime源码
获取官方发布的适用于Linux系统的预构建二进制文件可能无法满足所有需求；因此建议从GitHub仓库克隆最新稳定版源代码，并按照官方文档指导完成针对GPU特性的定制化编译过程。此过程中应启用相应的选项来激活CUDA支持：

git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime.git
cd onnxruntime
./build.sh --config Release --use_cuda --cuda_home /usr/local/cuda --cudnn_home /usr/local/cuda

上述命令假设CUDA工具链位于默认位置(/usr/local/cuda)，如有不同则需调整相应参数值[^1]。

#### 设置CMakeLists.txt配置
创建一个新的C++工程项目时，应在项目的根目录下编写或修改`CMakeLists.txt`文件，以便集成ONNX Runtime作为外部库的一部分。具体操作如下所示：

- 同样地，把链接所需的静态/动态库所在的位置指派给`${ONNXRUNTIME_LIBS}`；
- 使用`include_directories()`函数引入这些定义好的路径，从而让编译器知道去哪里查找所需声明和实现[^3]。

set(ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS "/path/to/onnxruntime/include")
set(ONNXRUNTIME_LIBS "/path/to/onnxruntime/lib")

include_directories(
    ${catkin_INCLUDE_DIRS}
    ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
    ${ZED_INCLUDE_DIRS}
    ${CUDA_INCLUDE_DIRS}
    ${ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS}
)

target_link_libraries(your_target_name PRIVATE ${ONNXRUNTIME_LIBS})

请注意替换实际路径至本地安装的具体地址。

#### 编写推理程序
最后一步是在应用程序中加载训练好的YOLOv8模型（或其他任何基于ONNX格式的目标检测网络），并通过调用API执行前向传播计算获得预测结果。下面给出了一段简单的示例代码片段展示如何初始化Session对象并传入输入张量数据结构：

#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ... other includes ...

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

std::vector<const char*> model_input_names{"images"};
std::vector<std::vector<int64_t>> input_node_dims{ {1, 3, 640, 640}};
auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info,
                                                         /*data_ptr=*/nullptr,
                                                         /*size=*/input_size,
                                                         &input_node_dims.at(0),
                                                         /*dims_count=*/4);

Ort::Session session(env, "./model.onnx", session_options);
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr},
                                 &model_input_names.front(),
                                 &input_tensor,
                                 /*num_inputs=*/1,
                                 /*output_names=*/&model_output_names.front(),
                                 /*num_outputs=*/static_cast<size_t>(model_output_names.size()));

这段代码展示了基本框架，但具体的细节可能会因所使用的模型而异，请参照相关资料进一步完善逻辑。