ONNX Runtime 性能基准测试工具使用指南

概述

ONNX Runtime 是微软开源的一个跨平台推理引擎，用于加速机器学习模型的推理过程。在开发过程中，性能基准测试是评估优化效果的重要手段。ONNX Runtime 提供了一个名为 run_benchmark.py 的脚本工具，配合 onnxruntime_mlas_benchmark 可执行程序，可以方便地进行性能测试和分析。

构建基准测试工具

要使用性能基准测试功能，首先需要在构建 ONNX Runtime 时启用相关选项。默认情况下，基准测试工具不会自动构建，需要通过以下方式启用：

1. 使用 build.py 构建脚本时添加 --build_micro_benchmarks 参数
2. 或者直接设置 CMake 选项 onnxruntime_BUILD_BENCHMARKS=ON

构建完成后，在输出目录中可以找到 onnxruntime_mlas_benchmark 可执行文件，这是运行微基准测试的核心程序。

run_benchmark.py 脚本详解

run_benchmark.py 是一个 Python 脚本，主要用于自动化执行和收集性能测试结果。脚本提供了丰富的命令行参数：

• --benchmark_path: 指定 onnxruntime_mlas_benchmark 可执行文件的路径
• --pattern: 指定要运行的测试模式或测试名称
• --output: 指定结果输出文件
• --iterations: 设置测试迭代次数
• --warmup: 设置预热迭代次数

使用 --help 参数可以查看完整的参数列表和说明。

典型使用场景

运行特定测试

python run_benchmark.py --benchmark_path ./onnxruntime_mlas_benchmark --pattern "MatMul" --output results.json

批量运行测试

python run_benchmark.py --benchmark_path ./onnxruntime_mlas_benchmark --pattern ".*" --output all_results.json

自定义测试参数

python run_benchmark.py --benchmark_path ./onnxruntime_mlas_benchmark --pattern "Conv" --iterations 100 --warmup 10

结果分析与解读

测试结果通常以 JSON 格式输出，包含以下关键信息：

1. 测试名称
2. 平均执行时间
3. 最小/最大执行时间
4. 标准差
5. 迭代次数

这些数据可以帮助开发者：

• 比较不同实现的性能差异
• 识别性能瓶颈
• 验证优化效果
• 确保性能回归不会引入

最佳实践

1. 环境一致性：确保测试环境稳定，避免后台进程干扰
2. 预热迭代：设置足够的预热迭代次数，消除冷启动影响
3. 多次测量：增加测试迭代次数，提高结果可靠性
4. 结果对比：使用相同参数进行前后对比，确保可比性
5. 自动化集成：将基准测试集成到CI/CD流程中，监控性能变化

常见问题解决

如果在使用过程中遇到问题，可以检查以下几点：

1. 确认 onnxruntime_mlas_benchmark 已正确构建
2. 检查路径参数是否正确
3. 验证测试模式(pattern)是否匹配现有测试用例
4. 确保有足够的系统资源(CPU/内存)可用

通过合理使用 ONNX Runtime 的性能基准测试工具，开发者可以系统地评估和优化模型推理性能，为实际应用场景提供可靠的性能数据支持。