ONNX（Open Neural Network Exchange）是2017年9月由微軟與Facebook、AWS共同創(chuàng)立的開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)格式交換計劃，其目的是提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件之間的互操作性，也就是可以用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架開發(fā)軟件，但經(jīng)過ONNX的格式交換后就可以轉(zhuǎn)換成通用軟件運行在Windows、Linux以及蘋果OS硬件及云服務(wù)之上。ONNX吸引了AMD、ARM、NVIDIA、INTEL、高通、華為、HPE、IBM等芯片及服務(wù)器巨頭，以及百度、騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還有MathWork、CEVA、Synopsys等專業(yè)軟件和集成電路公司等20家全球企業(yè)。

　　2018年3月，微軟宣布將在下一個Windows版本中原生支持ONNX硬件加速功能，這把ONNX推向了上億的Windows設(shè)備，包括IoT邊緣設(shè)備、HoloLens、2合1筆記本以及桌面PC等。這意味著數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)者用Facebook、AWS、BAT等公司的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架所開發(fā)的模型，可以直接部署到上億的Windows設(shè)備中。ONNX還原生支持Linux Ubuntu虛機(jī)、Azure ML服務(wù)、Windows Server 2019虛機(jī)，并通過轉(zhuǎn)換程序連接蘋果等設(shè)備。

　　2018年11月26日，ONNX研討會首次來到中國。微軟項目總經(jīng)理Venky Veeraraghavan在2018 ONNX中國研討會后接受采訪時表示：AI想要成功，必須要軟件和硬件兩手抓，兩手都要硬。這可以類比商用操作系統(tǒng)的思路：一處開發(fā)的應(yīng)用軟件，可以處處運行在不同硬件上。

　　微軟項目總經(jīng)理Venky Veeraraghavan

　　人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，正在對世界經(jīng)濟(jì)、社會進(jìn)步和人類生活產(chǎn)生深刻的影響。普化永道曾預(yù)測，由人工智能所帶來的全球GDP增長，將在2030年達(dá)到14%，即15.7萬億美元。但Gartner的2018年CIO議程調(diào)查卻顯示，全球僅有4%的CIO實施了人工智能項目，盡管還有46%的CIO已經(jīng)開發(fā)了人工智能相關(guān)計劃。

　　換句話說，人工智能在落地方面還遇到很多挑戰(zhàn)，其中之一就是不同深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架之間缺乏互操作性。簡單理解，用一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架訓(xùn)練出的模型，并不能直接用在其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架所支持的運行平臺（即推理平臺），例如Caffe2訓(xùn)練出的模型僅能運行在Caffe2支持的硬件上，這相當(dāng)于間接創(chuàng)造了人工智能的“孤島”。而開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架都多少種呢？主流的開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架至少有十余種。

　　除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架之間的差異化處，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件如果想要運行的好，還需要與不同硬件系統(tǒng)之間的打磨。NVIDIA GPU、Intel CPU等都提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速功能，HPE、華為、IBM等Linux和Windows服務(wù)器以及微軟的Windows設(shè)備等，都需要在芯片、板卡和操作系統(tǒng)及應(yīng)用軟件之間進(jìn)行整體優(yōu)化，才能達(dá)到流暢的人工智能應(yīng)用運行效果。

　　Venky Veeraraghavan表示：“在談到深度學(xué)習(xí)的時候，會涉及到海量的數(shù)據(jù)處理，這就意味著需要有極高速或者可加速的硬件設(shè)備。但開發(fā)者會遇到不同的硬件接口、不同的界面和不同的格式，這是很困擾的事情。ONNX在硬件和軟件之間提供了通用的語言和界面，讓硬件和應(yīng)用軟件有機(jī)結(jié)合起來，運行在任何地方。”

　　ONNX帶來的互操作性可以讓各種開發(fā)創(chuàng)意更快速地投入生產(chǎn)環(huán)境。利用ONNX，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以為其工作選擇最適合的框架，而開發(fā)者花費更少的時間就能訓(xùn)練出適合生產(chǎn)環(huán)境的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且將其部署到云端或者是邊緣。同時，ONNX也使得開發(fā)者能更靈活地在不同框架間切換，為不同的場景選擇最佳的深度學(xué)習(xí)模型。

　　目前，在多種人工智能開發(fā)框架中都能創(chuàng)建ONNX模型，包括PyTorch、Chainer、CNTK、MXNet、ML.Net、TensorFlow、Keras、SciKit-Learn，還在不斷增加。此外，為ONNX模型實現(xiàn)可視化和加速的開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)也已初具規(guī)模，已經(jīng)出現(xiàn)了針對典型場景預(yù)先訓(xùn)練的ONNX模型。2018 年 9 月，ONNX 社區(qū)發(fā)布了 1.3 版本的模型標(biāo)準(zhǔn)。

　　作為ONNX的主要支持者，微軟的主流產(chǎn)品，包括Bing、廣告、Office、視覺服務(wù)等，后臺都開始采用ONNX格式。2018年10月，微軟發(fā)布了ONNX Runtime運行時預(yù)覽版，這是一個高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)推理引擎，可以用最有效的方式利用各種芯片加速器，從而實現(xiàn)跨多種硬件平臺和設(shè)備運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)果。

　　微軟ONNX Runtime兼容ONNX 1.2版本，自帶支持CPU和GPU的Python包，可在Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)或任何運行Ubuntu 16的Linux設(shè)備上進(jìn)行推理運算。ONNX Runtime的發(fā)布進(jìn)一步擴(kuò)展了微軟對ONNX的支持，除了讓ONNX模型推理可以在多種平臺和設(shè)備上運行外，ONNX Runtime全面覆蓋和支持ONNX定義的所有運算符，能為一系列不同平臺和硬件的組合提供多種定制化的加速器，從而保證推理運算的最佳性能表現(xiàn)。INTEL、NVIDIA都在積極將ONNX Runtime整合到硬件加速器中，目前INTEL的MKL-DNN、nGraph編譯器以及NVIDIA優(yōu)化的TensorRT推理引擎都已完成整合。

　　在2018年3月發(fā)布的Windows機(jī)器學(xué)習(xí)（Windows ML）為ONNX提供了操作系統(tǒng)層面的支持。通過Windows ML，開發(fā)人員可以在云服務(wù)中訓(xùn)練模型并將其導(dǎo)出為ONNX格式，之后就可以通過Visual Studio在Windows應(yīng)用程序中內(nèi)置ONNX模型。現(xiàn)在，Windows ML可利用任何支持DirectX的GPU為其提供硬件加速，從服務(wù)器到物聯(lián)網(wǎng)的各個版本的Windows都能提供這項功能。

　　ONNX模型可以通過Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)（Azure ML）、ONNX Runtime和Windows 機(jī)器學(xué)習(xí)等方式部署到Azure云中、Windows 10設(shè)備、Linux設(shè)備或使用ONNX社區(qū)提供的轉(zhuǎn)換器部署到其它平臺。在通過ONNX建設(shè)開放互操作人工智能生態(tài)系統(tǒng)的同時，微軟也在將Azure打造成最佳人工智能云平臺，從預(yù)先訓(xùn)練好的模型到幫助構(gòu)建模型的云服務(wù)，Azure提供了完善的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。

　　為了簡化語音、視覺、語言相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的開發(fā)，微軟在認(rèn)知服務(wù)中提供了一系列強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型。微軟在云端提供了多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，從Azure Databricks、Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)到機(jī)器學(xué)習(xí)虛擬機(jī)，可以滿足不同規(guī)模的使用需求。為了幫助開發(fā)者更快速地構(gòu)建和訓(xùn)練模型，微軟還提供了大規(guī)模GPU集群上的分布式深度學(xué)習(xí)能力。一旦完成了模型的訓(xùn)練，開發(fā)者可以自由選擇部署到本地、云端，或者是包括離線環(huán)境在內(nèi)的邊緣環(huán)境中。

　　除了ONNX Runtime，微軟也發(fā)布了ONNX.JS，讓web開發(fā)者可以直接在瀏覽器中運行訓(xùn)練好的ONNX模型，不但能夠減少服務(wù)器到端的通信需求、保護(hù)用戶隱私，還提供了免安裝、跨平臺的瀏覽器內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)體驗。ONNX.JS支持CPU和GPU運行，可以借助一系列優(yōu)化技術(shù)減少CPU和GPU間的數(shù)據(jù)傳輸，減少GPU處理的循環(huán)次數(shù)，從而將性能最大化。

　　微軟人工智能平臺團(tuán)隊首席項目經(jīng)理Prasanth Pulavarthi

　　對微軟而言，ONNX研討會在中國的落地不僅能夠讓中國的開發(fā)者和企業(yè)獲得更加方便的深度學(xué)習(xí)框架格式，同時也能為ONNX創(chuàng)造更大的發(fā)展空間。

　　Veeraraghavan表示：“在開源標(biāo)準(zhǔn)的范疇之下，如果沒有中國的參與，沒有中國企業(yè)的采納，實際上是沒有意義的，因為很難想象某個開源標(biāo)準(zhǔn)僅僅是美國標(biāo)準(zhǔn)而沒有得到中國的認(rèn)可和采納，這也是我們?yōu)槭裁椿ㄙM時間和精力來中國組織ONNX活動的原因。我們希望借此機(jī)會將中國本地的伙伴和客戶都吸引到ONNX聯(lián)盟中，最終實現(xiàn)一個統(tǒng)一的、開放的軟件平臺和標(biāo)準(zhǔn)，讓各種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以處處運行。”

　　據(jù)微軟人工智能平臺團(tuán)隊首席項目經(jīng)理Prasanth Pulavarthi介紹，有超過20多家相關(guān)的中國企業(yè)和合作伙伴來到首屆中國ONNX研討會，就重要的技術(shù)發(fā)展方向以及具體規(guī)則或者標(biāo)準(zhǔn)制訂進(jìn)行了探討。“阿里巴巴、騰訊、華為和百度等都已經(jīng)加入了ONNX，這是非常有意義的，中國將在ONNX的工作中發(fā)揮重要作用。”Pulavarthi表示。

　　現(xiàn)在ONNX并不能解決所有的痛點和問題，但處在快速發(fā)展和成熟當(dāng)中，隨著市面上越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)以及越來越多的客戶在使用，為ONNX提供了學(xué)習(xí)、反饋、總結(jié)的機(jī)會。Pulavarthi強(qiáng)調(diào)，ONNX的工作也不能憑借微軟一己之力完成，更多是一個社區(qū)的共同努力，ONNX本身就是以社區(qū)開展工作的聯(lián)盟，IBM、Facebook等都貢獻(xiàn)了轉(zhuǎn)化器。

　　ONNX在中國的落地不僅要吸引中國的大小企業(yè)，還要有政府以及大學(xué)學(xué)界的關(guān)注和參與。“總而言之我們的目的就是希望為整個AI的世界搭建一個統(tǒng)一、開放的平臺，讓所有各方都有機(jī)會真正參與進(jìn)來。”Veeraraghavan強(qiáng)調(diào)。

　　微軟對ONNX的“愛”是真愛。除了把上億Windows設(shè)備以及Windows產(chǎn)品與服務(wù)都貢獻(xiàn)出來，微軟還投入真金白銀和時間精力，搭建起了一個團(tuán)隊負(fù)責(zé)在中國AI開源社區(qū)進(jìn)行推廣。該團(tuán)隊負(fù)責(zé)人、微軟中國人工智能產(chǎn)品部主管唐猛表示，“接下來微軟會在ONNX推廣、宣傳、社區(qū)關(guān)系建設(shè)方面有較大的投入。我們的工作還在起步階段，在未來將會聽到更多關(guān)于微軟在AI開源社區(qū)方面投入的消息。”