ONNXRuntime支持多种硬件平台,包括GPU、CPU和专用加速器等。通过使用ONNX Runtime,用户可以在不同平台同时进行模型推理,并将模型与不同硬件进行优化。GPU并行计算是ONNX Runtime的关键特性之一,可以显著提高模型推理的速度。 第二部分:检查硬件和软件要求 在进行GPU并行推理设置之前,首先需要检查硬件和软件要求。用户...
const char* OUTPUT_BLOB_NAME = "output"; static Logger gLogger; IRuntime* runtime; ICudaEngine* engine; IExecutionContext* context; void* gpu_buffers[2]; cudaStream_t stream; const int inputIndex = 0; const int outputIndex = 1; // 提前申请内存,可节省推理时间 static float mydata[BAT...
表示的是p_data是存储在CPU还是GPU(CUDA)上。这里我们用CPU来存储输入的Tensor数据即可,因为代码会比较简练: auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault); 如果是GPU存储,则需要调用CUDA的API,稍微繁琐一点。 即使这里是CPU也不影响我们模型在GPU上跑推理的。 合并Tensor...
onnx_runtime\onnx-runtime\include\onnxruntime\core\framework\allocator.h --- 内存分配释放 1. 提供Alloc/Free接口,由底层硬件如:cpu、gpu负责实现 onnx_runtime\onnx-runtime\include\onnxruntime\core\framework\execution_provider.h --- EP抽象接口,各个EP负责实现 1. 提供数据格式转换:如:NCHW---...
gpu精度不一致问题追查 在做模型转换相关工作,但是最近发现转换后的模型精度评测的时候会出现两次评测精度不一致, 模型转换是从caffe转换成量化后的onnx模型,中间会有几个临时模型,分别为original_onnx, 这个是直接转换的模型,一个optimized_onnx,是对原onnx模型进行结构优化/整合后的模型,另一个为quantized_onnx模...
OnnxRuntime GPU packages require CUDA 12.x , packages built for CUDA 11.x are no longer published. The min supported Windows version is now 10.0.19041. GenAI & Advanced Model Features Constrained Decoding:Introduced new capabilities for constrained decoding, offering more control over generative AI...
ONNXRuntime-GPU是一个用于深度学习推理的高性能开源框架,提供了在GPU上加速执行基于ONNX格式的机器学习模型的功能。 本文将介绍ONNXRuntime-GPU在Python中的应用场景,并讨论其特点和优势。同时,还将提供使用ONNXRuntime-GPU运行Python代码的步骤和示例,并分享一些性能优化和调试技巧。最后,文章将对ONNXRuntime-GPU...
Image classification example using ONNX Runtime C++ with CUDA. Dependencies ONNX Runtime CMake 3.23.1 OpenCV 4.5.2 CUDA 11.4 CUDNN Python 3.8.10 PyTorch 1.9.1 ONNX Runtime GPU Installation $ git clone --recursive https://github.com/Microsoft/onnxruntime $ cd onnxruntime/ $ ./build....
ONNXRuntime:微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发的,可用于GPU、CPU OpenCV dnn:OpenCV的调用模型的模块 pt格式的模型,可以用Pytorch框架部署。 推理效率上:TensorRT>OpenVino>ONNXRuntime>OpenCV dnn>Pytorch 由于电脑只有CPU,因此研究下OpenVino、ONNXRuntime、OpenCV dnn的C++使用。
在使用Java onnxruntime进行GPU推理之前,需要配置GPU选项。Java onnxruntime提供了许多选项来控制GPU的行为,例如选择特定的GPU设备、设置内存限制和调整线程数量。以下是一个配置GPU选项的示例代码: OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions(); options.enableUseGpu(0);选择GPU设备 options....