Если вы когда-нибудь пытались запустить готовую нейросетевую модель на Windows, то наверняка сталкивались с вопросом: а будет ли она вообще работать? И если да, то насколько быстро? AMD решила упростить эту задачу и представила инструмент для тестирования ONNX-моделей с использованием Windows ML и DirectML.
Зачем это нужно 🤔
ONNX – это открытый формат для хранения моделей машинного обучения. Его удобство в том, что модель можно обучить в одном фреймворке (скажем, PyTorch), а потом запустить в другом окружении без полной переделки. Но вот проблема: не все операторы, которые использует модель, поддерживаются на всех платформах.
Windows ML (WinML) – это встроенная в Windows система для запуска моделей машинного обучения. Она умеет использовать DirectML, который позволяет задействовать GPU для ускорения. Но перед тем как запускать модель в продакшене, хочется понять две вещи:
- Совместима ли модель с набором операторов WinML и DirectML?
- Какая будет производительность на конкретном оборудовании?
Именно для этого AMD и создала свой инструмент.
Что делает новый инструмент
Инструмент от AMD помогает протестировать ONNX-модель перед её развёртыванием. Проще говоря, он проверяет, заведётся ли модель на Windows ML и насколько быстро она будет работать.
Основные возможности:
- Проверка совместимости модели с операторами Windows ML и DirectML
- Инициализация среды выполнения ONNX Runtime
- Запуск модели и замер производительности
Всё это упаковано в достаточно простой интерфейс, чтобы не пришлось вручную разбираться с настройками среды выполнения и проверять каждый оператор.
Как это работает на практике
Процесс выглядит примерно так. Сначала инструмент проверяет, все ли операторы в вашей модели поддерживаются DirectML. Если где-то есть несовместимость, вы узнаете об этом сразу, а не после часов отладки.
Дальше он инициализирует ONNX Runtime – это библиотека, которая умеет запускать ONNX-модели на разных бэкендах, включая DirectML. После этого можно запустить модель и посмотреть, сколько времени занимает инференс.
Это особенно полезно, если вы разрабатываете приложение для Windows и хотите использовать GPU от AMD (или других производителей, поддерживающих DirectML) для ускорения работы модели.
Кому это пригодится
В первую очередь – разработчикам приложений на Windows, которые встраивают машинное обучение. Например, если вы делаете десктопное приложение с распознаванием изображений или обработкой текста, и хотите, чтобы оно работало быстро на видеокарте пользователя.
Также это может быть полезно тем, кто портирует модели с серверного окружения на клиентские устройства. Вместо того чтобы гадать, пойдёт ли модель на Windows, можно просто проверить.
Что остаётся за кадром
Инструмент решает конкретную задачу – проверку совместимости и базовое тестирование производительности. Но он не заменяет полноценный бенчмаркинг в реальных условиях. То есть если вам нужно понять, как модель поведёт себя под нагрузкой, с разными размерами батчей и на разном оборудовании – это всё равно придётся тестировать отдельно.
Также стоит помнить, что DirectML – это абстракция над разными GPU. Он работает и на AMD, и на NVIDIA, и на Intel. Но в некоторых случаях производительность может отличаться в зависимости от того, насколько хорошо конкретная операция оптимизирована под конкретное оборудование.
Итого
AMD сделала шаг в сторону упрощения работы с ONNX-моделями на Windows. Инструмент не революционный, но практичный – он экономит время на этапе проверки совместимости и даёт первое представление о том, как модель будет работать. Для тех, кто разрабатывает под Windows и использует машинное обучение, это может быть полезным дополнением к набору инструментов.