Microsoft.ML.OnnxRuntime GPU加载GPU模型

Microsoft.ML.OnnxRuntime是一个高性能的开源库，用于运行由ONNX（开放神经网络交换格式）定义的机器学习模型。如果你想在GPU上加载并利用其计算能力运行模型，OnnxRuntime提供了一种有效的方式。它支持CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是一种专为图形处理设计的并行计算架构。

在使用GPU加载模型时，你需要确保你的模型已经被转换为支持GPU运算的版本，通常是通过工具如ONNX的onnxruntime-gpu工具或者使用像TensorRT这样的优化器来优化模型。然后，你可以创建一个`InferenceSession`实例，并指定设备设置为GPU：

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
...
var sessionOptions = new InferenceSessionOptions();
sessionOptions.EnableGPUExecution = true; // 设置为true启用GPU
var session = InferenceSession.Load(modelPath, sessionOptions);

一旦模型加载到GPU，InferenceSession就可以在GPU上执行推理操作，这通常会比CPU更快，特别是在处理大规模数据和复杂计算任务时。

相关问题

ONNXRuntime启用CUDA支持 C#

要在C#中使用ONNXRuntime启用CUDA支持，你需要确保首先安装了支持CUDA的ONNXRuntime库，这通常需要安装包含CUDA计算能力对应的版本。以下是启用CUDA支持的基本步骤：

1. **添加必要的 NuGet 包**：
使用 Visual Studio 或者通过命令行工具（dotnet CLI），确保已添加Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu包，它包含了对CUDA的支持。

   dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu

2. **初始化会话时指定执行提供商**：
创建`OrtSession`时，将`ExecutionProviders`设置为`ProviderNames.Cuda`，如下所示：

   using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
   
   var options = new OrtSessionOptions();
   options.SetExecutionProvider("CUDA");
   var session = new OrtSession("/path/to/model.onnx", options);

这里`/path/to/model.onnx`替换为你的ONNX模型文件的实际路径。

3. **检查兼容性**：
确保你的机器上已经安装了CUDA SDK和对应的CUDA驱动程序，并且Python版本（ONNXRuntime背后使用的默认编程语言）也安装了CUDA的PyTorch或TensorFlow后端。

4. **处理数据**：
需要注意的是，在使用CUDA时，输入张量应适合设备内存（即，它们应该可以直接在GPU上操作）。如果你的数据不适合，可能需要先将其复制到GPU内存中。

5. **执行模型**：
使用加载好的会话执行模型推理时，ONNXRuntime会自动利用CUDA加速。

6. **清理资源**：
计算完成后，别忘了关闭和释放会话以避免内存泄漏：

   session.Close();

C# 使用GPU调用ONNX的模型

在C#中利用GPU调用ONNX（开放神经网络交换格式）模型，通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保你已安装了`Microsoft.ML.OnnxRuntime.GPU` NuGet包，这是ONNX Runtime的GPU版本，提供了对CUDA支持。

2. **加载ONNX模型**:
使用`OrtSession.LoadModelFromPath`方法加载ONNX模型文件到内存中，确保模型支持CUDA执行。

using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Cuda;
...
var modelPath = "path_to_your_onnx_model.onnx";
var session = CudaExecutionProvider.SessionFromPath(modelPath);

3. **设置设备**:
利用`MakeSessionOptionWithCudaProvider`方法创建一个`SessionOptions`实例，指定GPU设备ID：

int deviceId = 0; // or specify your GPU device ID
SessionOptions options = OrtSessionOptions.Create();
options.SetExecutionProvider("CUDA", new CudaExecutionProviderOptions { DeviceId = deviceId });

4. **预处理数据**:
将输入数据转换成CUDA支持的数据类型，例如张量（Tensor），并将它们放入适当的DNN TensorDesc结构体中。

CudaStreamHandle stream = null;
TensorDescriptor inputDesc = new TensorDescriptor(...);
// Prepare data as a CUDA tensor here
byte[] inputData = ...;
Tensor inputTensor = CudaBuffer.Allocate(inputData.Length, stream);
inputTensor.CopyFromHost(inputData, stream);

5. **执行模型**:
使用`Run`方法在GPU上执行模型推理。注意传递张量描述符以及输出缓冲区。

var inputs = new List< OrtValue> { inputTensor };
var outputs = session.Run(inputs, outputNames, stream);

6. **获取结果**:
从GPU缓冲区复制结果回主机，然后解码输出张量。

Tensor outputTensor = outputs[0];
byte[] outputData = outputTensor.ToArray(stream);
// Process the output data

7. **释放资源**:
在完成计算后，别忘了释放CUDA流、张量和会话：

outputTensor.Dispose();
session.Dispose();
stream.Dispose();