# ONNX Runtime

ONNX은 오픈 뉴럴 네트워 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX) 형식으로 표현된 머신러닝 및 딥러닝델을 고성능으로 실행하기 위한 크로스플랫폼 추론 엔진입니다. 마이크로소프트에서 주도적으로 개발하고 있으며, 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있습니다. ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 플랫폼과 프레임워크에서 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 설계되어, 모델 배포의 유연성과 확장성을 높이는 데 기여합니다.

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## 개요

ONNX Runtime은 머신러닝 모델의 **추론**(inference) 단계에 최적화된 엔진으로, 학습된 모델을 실제 애플리케이션에서 빠르고 안정적으로 실행하는 데 목적이 있습니다. ONNX는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Keras, MXNet 등 다양한 머신러닝 프레임워크에서 내보낼 수 있는 표준 파일 형식이므로, ONNX Runtime은 이러한 프레임워크 간의 벽을 허물고 모델의 이식성을 극대화합니다.

이 엔진은 CPU, GPU, FPGA, 및 기타 전용 가속기(예: Qualcomm AI Engine, NVIDIA TensorRT)와 같은 다양한 하드웨어 백엔드를 지원하며, 성능 최적화를 위해 그래프 최적화, 연산 병합, 정밀도 감소(quantization) 등의 기술을 내장하고 있습니다.

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## 주요 기능

### 1. **크로스플랫폼 지원**
ONNX Runtime은 다음과 같은 환경에서 실행 가능합니다:
- **운영체제**: Windows, Linux, macOS, Android, iOS
- **하드웨어**: x86, ARM, GPU(NVIDIA CUDA, AMD ROCm), IoT 장치
- **언어 바인딩**: Python, C++, C#, Java, JavaScript, Rust 등

이러한 광범위한 지원은 엣지 디바이스에서 클라우드 인프라까지 다양한 배포 환경에서 동일한 모델을 사용할 수 있게 합니다.

### 2. **고성능 추론**
ONNX Runtime은 다음과 같은 최적화 기법을 통해 추론 속도를 극대화합니다:
- **그래프 최적화**: 불필요한 연산 제거, 연산 재정렬, 상수 폴딩(constant folding)
- **정밀도 감소**(Quantization): FP32 → INT8 변환을 통해 메모리 사용량과 연산 속도 향상
- **하드웨어 가속기 통합**: CUDA, TensorRT, OpenVINO, Core ML 등과 연동하여 GPU 또는 전용 가속기 활용

### 3. **다양한 백엔드 지원**
ONNX Runtime은 여러 실행 백엔드를 플러그인 형태로 지원합니다:
- **CPU**: 기본적인 OpenMP 기반 실행
- **GPU**: CUDA 및 DirectML(Windows 전용)
- **AI 가속기**: Intel OpenVINO, NVIDIA TensorRT, Qualcomm SNPE
- **웹**: WebAssembly를 통해 브라우저 내에서 실행 가능

이를 통해 사용자는 배포 환경에 맞는 최적의 백엔드를 선택할 수 있습니다.

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## 사용 사례

### 1. **클라우드 기반 서비스**
Azure ML, AWS, GCP 등 클라우드 플랫폼에서 ONNX Runtime은 대규모 추론 워크로드를 처리하는 데 사용됩니다. 특히, 모델 서빙 서비스에서 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 요구할 때 유리합니다.

### 2. **엣지 컴퓨팅 및 IoT**
경량화된 버전인 **ONNX Runtime Light**는 자원이 제한된 임베디드 시스템이나 모바일 디바이스에서 실시간 추론을 가능하게 합니다. 예를 들어, 스마트폰에서 이미지 인식 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다.

### 3. **웹 및 브라우저 내 추론**
ONNX Runtime Web은 WebAssembly와 WebGL을 활용하여 브라우저 내에서 ONNX 모델을 실행할 수 있게 합니다. 프라이버시를 고려해 클라우드로 데이터를 전송하지 않고도 로컬에서 AI 추론을 수행할 수 있습니다.

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## 설치 및 사용 예시 (Python)

ONNX Runtime은 PyPI를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다:

```bash
pip install onnxruntime
```

간단한 추론 예시:

```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np

# ONNX 모델 로드
session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 입력 데이터 준비
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)  # 예: 이미지 입력

# 추론 실행
outputs = session.run(None, {input_name: input_data})

print("추론 결과:", outputs[0])
```

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## 관련 기술 및 생태계

- **ONNX**: 모델을 교환 가능한 표준 형식으로 변환하는 포맷. 다양한 프레임워크에서 `torch.onnx.export()` 등으로 생성 가능.
- **ONNX Converter**: TensorFlow, PyTorch 등에서 ONNX로 모델을 변환하는 도구들.
- **ONNX.js**: 브라우저에서 ONNX 모델을 실행하기 위한 JavaScript 라이브러리 (현재는 ONNX Runtime Web으로 통합됨).

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## 참고 자료

- [공식 GitHub 저장소](https://github.com/microsoft/onnxruntime)
- [ONNX 공식 사이트](https://onnx.ai/)
- [ONNX Runtime 문서](https://onnxruntime.ai/)
- Microsoft Learn: "Deploy models with ONNX Runtime"

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ONNX Runtime은 머신러닝 모델의 배포 단계에서 핵심적인 역할을 하는 오픈소스 프로젝트로, 프레임워크와 하드웨어 간의 호환성 문제를 해결하고, 산업 전반에 걸쳐 AI 모델의 실용적 활용을 가능하게 하고 있습니다. 특히, 모델의 이식성과 성능 최적화가 중요한 환경에서는 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.