An introduction to ONNC.pdf

### ONNC概述与关键技术知识点 #### 一、ONNC简介 **ONNC**(Open Neural Network Compiler)是一款开源的神经网络编译器，旨在为不同类型的深度学习加速器提供高效的代码生成能力。它作为连接**ONNX**(Open Neural Network Exchange Format)与专有深度学习加速器之间的桥梁，解决了当前深度学习模型在不同硬件平台之间移植性差的问题。 #### 二、背景与挑战 1. **异构计算的发展**：随着深度学习技术的快速发展，出现了各种专用于加速深度学习计算的硬件，如GPU、FPGA、ASIC等。这些硬件具有不同的架构特性，使得针对单一硬件优化的模型难以直接迁移到其他平台上。 2. **性能瓶颈**：传统的摩尔定律和丹纳德缩放定律已经失效，计算机性能提升的速度大幅放缓，而深度学习模型对计算资源的需求却呈指数级增长。这导致了对特定领域架构和编译器技术的需求日益增加。 #### 三、ONNC如何解决问题 - **从ONNX到专有硬件的编译解决方案**：ONNC支持从标准的ONNX格式自动转换成针对不同硬件优化的代码，极大地简化了深度学习模型在多种硬件上的部署过程。 - **ONNC内部结构**： - **ONNX Reader**：负责读取ONNX模型文件。 - **Graph Optimizer**：对读取的模型进行优化，提高执行效率。 - **Task Dispatcher**：根据目标硬件的特点调度任务，实现高效执行。 - **Optimizing Backends**：针对不同硬件平台生成高效的执行代码。 #### 四、ONNC的关键组件 1. **ONNX Reader**：解析ONNX模型文件，并将模型转换为ONNC内部表示。 2. **Graph Optimizer**：包含一系列优化策略，可以改善模型的执行效率，例如融合相邻操作、消除冗余计算等。 3. **Optimizing Backends**：根据目标硬件的特性生成最优化的代码。ONNC支持多种目标后端，包括但不限于RISC-V、NVDLA、GPU、Cortex-M/A系列处理器等。 #### 五、ONNC的技术特点 1. **异构架构支持**：ONNC能够处理多样化的计算架构，包括CPU、GPU、DSP和专用的深度学习加速器(DLA)等。 2. **高性能编译技术**：通过智能调度和代码优化技术，ONNC能够在各种硬件上实现高效的模型执行。 3. **灵活的中间表示(IR)**：ONNC使用一种灵活且有效的中间表示来描述模型，使得模型可以在不同硬件之间轻松迁移。 #### 六、ONNC的应用场景 - **云端与边缘计算**：ONNC适用于云端服务器以及边缘设备等多种应用场景。 - **智能物联网(IoT)**：如智能汽车(ADAS)、智能家居等领域的设备通常采用ONNC进行模型部署。 - **社区驱动的发展模式**：ONNC作为一个开放源代码项目，得到了广泛的社区支持和发展，促进了其功能不断完善和技术进步。 #### 七、总结 ONNC作为一种先进的深度学习模型编译工具，不仅能够有效地解决模型移植性和性能问题，还能够适应不断发展的异构计算环境。通过支持多种硬件平台并利用高效的代码生成技术，ONNC为开发者提供了极大的便利，加速了深度学习应用的发展。随着技术的不断进步和应用场景的扩展，ONNC在未来有望成为深度学习领域的关键技术之一。