ROCm/AMDMIGraphX
AMD's graph optimization engine.
解决的问题
AMDMIGraphX 是一个旨在加速 AMD 硬件上机器学习模型执行的图推理引擎。它通过优化已训练模型的运行(推理)过程,确保更高的性能和效率。
工作原理
它作为一个利用 ROCm 生态系统的推理引擎运行。它支持读取 ONNX 文件(通过 Protobuf),并提供 C/C++ 和 Python API 用于集成。该引擎利用包括 MIOpen、rocBLAS 和 HIP 在内的多个底层 AMD 库在 GPU 上执行操作。
适用对象
该工具主要面向需要为 AMD GPU 高性能推理部署和优化 ML 模型的开发人员和机器学习工程师。
亮点
- 基于图的加速:专门为加速 ML 模型推理而设计。
- 广泛的集成:可与 ROCm 软件栈协同工作。
- 灵活的 API:为应用程序开发提供 Python 绑定和 C/C++ API。
- 多种构建选项:支持通过二进制文件、CMake 或 Docker 容器进行安装。
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rapidsai/cugraphcuGraph 是一个开源的 RAPIDS 库,提供 GPU 加速的图算法,支持 Python(NetworkX 风格)和底层 C/C++ API,能够在 GPU 上实现快速、端到端的图分析。
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InfiniTensor/InfiniTensorInfiniTensor是一个开源C++运行时,导入ONNX图,应用通用图重写,并在CPU或自定义加速器后端(InfiniOps/InfiniRT)上执行。它提供Python绑定、测试套件和模块化设计,使硬件供应商能够插入自己的内核。
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inisis/OnnxSlimOnnxSlim 是一个 Python 包,通过移除不必要的运算符来简化 ONNX 模型,在保持精度的同时加速推理。通过 `pip install onnxslim` 安装,然后运行 `onnxslim input.onnx output.onnx` 或使用其 `onnxslim.slim()` API。它已集成到许多 AI 工具链中(TensorRT‑Model‑Optimizer、HuggingFace optimum、Ultralytics 等),下载量已达数百万。