ONNX Runtime（简称 ORT）是一个高性能的推理引擎，专为开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange，简称ONNX）格式的模型设计。参考网站： https://onnxruntime.ai/
以下是对ONNX Runtime的详细解释：
定义和用途：
ONNX Runtime是一个跨平台的推理引擎，旨在使机器学习模型在各种硬件和软件平台上高效运行。
它支持多种硬件加速器，如CPU、GPU、FPGA等，以及多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。
ONNX Runtime通过其可扩展执行提供程序（EP）框架与不同的硬件加速库协同工作，以在硬件平台上优化执行ONNX模型。
主要优势：
高效性：ONNX Runtime针对多种硬件平台进行了优化，能够充分发挥CPU、GPU和FPGA等硬件的性能，实现模型的高效推理。
可移植性：ONNX Runtime支持多种编程语言和操作系统，使得模型可以轻松地在不同的平台上运行，降低了开发者的维护成本。
易用性：ONNX Runtime提供了丰富的API接口和文档，使得开发者可以轻松地集成和使用它，从而加速模型的部署和上线。
生态支持：ONNX Runtime得到了众多主流机器学习框架的支持，如TensorFlow、PyTorch等。这意味着开发者可以在这些框架中轻松地将模型导出为ONNX格式，并通过ONNX Runtime进行高效推理。
工作原理：
ONNX Runtime使用GetCapability()接口与执行提供程序协作，以分配特定节点或子图，供EP库在支持的硬件中执行。
预安装在执行环境中的EP库在硬件上处理和执行ONNX子图。该体系结构抽象出硬件特定库的细节，这些库对于跨CPU、GPU、FPGA或专用NPU等硬件平台优化深度神经网络的执行至关重要。
应用场景：
ONNX Runtime广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域，为这些任务提供了高效的模型推理能力。
它已经在微软的关键产品和服务中广泛应用，包括Office、Azure、Bing等。
使用方法：
首先，需要将机器学习模型转换为ONNX格式。
然后，使用ONNX Runtime的API来加载并运行这个模型。在这个过程中，可以利用ONNX Runtime提供的各种优化选项，如GPU加速、多线程等，来进一步提高模型的运行速度。
请注意，虽然ONNX Runtime是一个非常强大的工具，但在实际应用中，还需要根据具体的需求和场景选择合适的深度学习框架、模型结构以及优化策略。