Optimum项目中使用ONNXRuntime与OpenVINO执行提供者的选择指南

背景介绍

在机器学习模型部署过程中，执行提供者(Execution Provider)的选择对推理性能有着重要影响。Optimum作为Hugging Face推出的优化工具库，支持多种执行提供者，包括ONNXRuntime的CPU执行提供者和OpenVINO执行提供者。

执行提供者区别

ONNXRuntime默认使用CPUExecutionProvider，它会自动利用CPU支持的指令集(如AVX2、AVX512)来加速推理。而OpenVINO执行提供者则是专门针对Intel硬件优化的解决方案，理论上应该在Intel处理器上表现更优。

如何确认当前使用的执行提供者

在Optimum项目中，当使用ORTModel相关类时，默认会使用CPUExecutionProvider。要明确指定使用OpenVINO执行提供者，需要使用optimum-intel库提供的OVModel系列类。

性能对比考量

实际测试中发现，对于某些模型架构(如mT5)，ONNXRuntime的CPU执行提供者可能比OpenVINO执行提供者表现更好。这种差异可能源于：

1. 模型架构特性不同导致的优化效果差异
2. 硬件平台的具体支持情况
3. 软件版本和优化程度的差异

最佳实践建议

1. 对于Intel平台部署，建议同时测试ONNXRuntime和OpenVINO两种执行提供者的性能
2. 使用optimum-intel库的OVModel系列类来确保使用OpenVINO执行提供者
3. 注意测量时排除首次推理的冷启动时间
4. 根据具体模型类型和硬件环境选择最优方案

总结

在Optimum生态系统中，开发者有多种执行提供者选择。理解不同执行提供者的特点并进行充分的性能测试，是确保生产环境最佳推理性能的关键步骤。对于Intel平台，虽然OpenVINO是专门优化方案，但实际性能仍需要根据具体场景验证。