文章内容：介绍onnx相关基础知识和onnxruntime重要特性。
ONNX 介绍
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一套开放的神经网络模型表示标准，旨在解决AI框架生态碎片化问题。主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）均可将训练完成的模型导出为ONNX格式，实现跨框架、跨平台的模型互操作。其核心价值在于标准化：通过定义统一的计算图结构和算子语义，使模型可脱离训练框架，在多种推理环境（云端服务器、移动端设备、边缘计算终端）中无缝部署。学习ONNX的必要性在于打破技术壁垒------当开发者需要将PyTorch模型部署到TensorFlow生态，或为工业设备集成跨平台AI能力时，ONNX能显著降低模型转换成本，避免重复开发。当前90%的主流推理引擎（如TensorRT、OpenVINO）均已原生支持ONNX，掌握其使用已成为AI工程化落地的关键技能。
关于onnx的使用，网上有很多文章，这里不再赘述。这里主要整理onnx proto的结构：
| proto对象 | 内容 | 实例化关系 |
|---|---|---|
| ModelProto | Model info. | model |
| GraphProto | graph=(initializer=listTensorProto, node=listNodeProto, input=listValueInfoProto, output=listValueInfoProto, value_info=listValueInfoProto) 1. 通过Node的input/output名称连接成DAG有向图 2. input/output中包含模型输入输出的数据结构 3. initializer中包含全部node input/output的tensor数据（如权重） 4. value_info中包含全部 tensor 的数据结构 | model.graph |
| NodeProto | node=(listinput_name=str, listoutput_name=str, name=str, op_type=str, listattribute=AttributeProto) input_name output_name只是str，具体定义在graph的initializer和value_info中 | graph.node |
| ValueInfoProto | 包含shape、elem_type等，描述数据结构 | graph.value_infograph.inputgraph.output |
| TensorProto | tensor=(dims=, data_type, name=str, raw_data=bytes) | graph.initializer |
| AttributeProto | 通常包含字段 name、type 和其他包含int类型的数据 | node.attribute |
ONNXRuntime介绍
ONNX Runtime是针对ONNX模型优化的跨平台推理引擎，专为生产环境设计。其通过图优化、内核加速、硬件适配等技术，在CPU/GPU/专用AI芯片（如NPU）上均可实现低延迟、高吞吐的模型推理。典型应用场景包括：云端服务的实时推理（如自然语言处理API）、端侧设备的资源受限推理（如手机端图像分割），以及需要混合硬件调度的复杂场景（如多GPU服务器并行处理）。该引擎支持动态/静态图优化、量化加速、自定义算子扩展等特性，并与ONNX生态深度绑定。学习必要性体现在两方面：其一，在相同硬件条件下，ONNX Runtime相比原生框架推理速度平均提升1.5-4倍；其二，其提供Python/C++/C#等多语言API，可快速对接现有工程系统。对于需要兼顾性能与部署效率的AI应用，ONNX Runtime已成为工业级落地的首选方案。
软件架构：
-
分层架构：
- 前端接口C/C++ Python......
- IR，图解析器 + 动态shape推理引擎
- 执行抽象层，Execution Provider定义，支持异构计算拓展
- 后端实现层，EP插件，实现GPU、CPU......，支持单图多Backend
-
重要模块：
- InferenceSession：资源配置和管理
- Graph Transformer：图优化器
- Arena-based内存池 +跨EP内存共享
- 多线程、异步调度线程池
-
支持拓展：
- 自定义算子、自定义EP、自定义图优化
使用帮助可以参考 www.shaogui.life/posts/31143...