ONNX Runtime Web предоставляет возможность запускать модели машинного
обучения в браузере и средах Node.js, используя различные механизмы
выполнения, называемые провайдерами (execution
providers). Выбор провайдера напрямую влияет на производительность,
использование ресурсов и поддержку специфичных операций модели. Основные
провайдеры: WASM, WebGL,
WebGPU, WebNN.
WASM (WebAssembly)
WASM является универсальным и наиболее совместимым
провайдером для всех браузеров и платформ.
Особенности:
- Использует WebAssembly для выполнения всех операций модели на
CPU.
- Не требует специальных графических интерфейсов.
- Высокая стабильность и предсказуемость результатов, особенно для
моделей с малым и средним размером.
- Ограничения по скорости: выполнение вычислений на CPU может быть
медленнее, чем на GPU для тяжёлых моделей.
Поддержка:
- Подходит для любых браузеров, включая старые версии.
- Часто используется как резервный провайдер, если другие
отсутствуют.
Пример инициализации:
const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx', { executionProviders: ['wasm'] });
WebGL
WebGL позволяет использовать графический процессор
для ускорения вычислений через OpenGL-подобный интерфейс.
Особенности:
- Выполнение операций модели на GPU ускоряет обработку больших
тензоров.
- Подходит для свёрточных нейронных сетей (CNN) и моделей с
интенсивными матричными вычислениями.
- Ограничения в поддержке некоторых операций модели (например, сложные
типы трансформаций тензоров могут выполняться на CPU).
- Использует текстуры и шейдеры для представления данных и вычислений,
что требует преобразования данных между CPU и GPU.
Поддержка:
- Совместим со всеми современными браузерами, поддерживающими WebGL
2.0.
- Эффективен при работе с изображениями и видео в реальном
времени.
Пример использования:
const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx', { executionProviders: ['webgl'] });
WebGPU
WebGPU — современный интерфейс доступа к GPU,
обеспечивающий более низкоуровневый контроль и оптимизированное
выполнение.
Особенности:
- Позволяет полностью использовать вычислительные возможности GPU,
включая параллельные операции с большими тензорами.
- Обеспечивает более высокую производительность по сравнению с WebGL,
особенно для матричных операций и трансформеров.
- Поддержка ещё ограничена браузерами и платформами, но активно
развивается.
- Может работать в связке с WebAssembly для выполнения
неподдерживаемых GPU операций на CPU.
Пример инициализации:
const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx', { executionProviders: ['webgpu'] });
Особенности реализации:
- Данные передаются в буферы GPU, что минимизирует накладные расходы
на копирование.
- Позволяет масштабировать выполнение моделей на устройствах с мощной
видеокартой.
WebNN
WebNN (Web Neural Network API) — экспериментальный
стандарт, предоставляющий прямой доступ к аппаратному ускорению через
низкоуровневый API.
Особенности:
- Оптимизирован для конкретной аппаратной платформы, включая
встроенные GPU и NPU мобильных устройств.
- Высокая скорость выполнения благодаря нативной аппаратной
поддержке.
- Поддержка ограниченного набора операций, часто зависящая от
конкретного устройства.
- Подходит для мобильных браузеров и встроенных устройств, где важны
энергопотребление и скорость.
Пример использования:
const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx', { executionProviders: ['webnn'] });
Применение:
- Идеален для интерактивных приложений, требующих минимальной
задержки, например, AR/VR, распознавание объектов или аудиоаналитика в
реальном времени.
Сравнительная таблица
провайдеров
| Провайдер |
Аппаратное ускорение |
Совместимость |
Подходит для |
Ограничения |
| WASM |
CPU |
Любой браузер |
Малые/средние модели |
Более медленное выполнение |
| WebGL |
GPU (OpenGL) |
Современные браузеры |
CNN, работа с изображениями |
Частичная поддержка операций |
| WebGPU |
GPU (низкоуровневый) |
Современные браузеры |
Тяжёлые модели, трансформеры |
Ограниченная поддержка браузеров |
| WebNN |
CPU/GPU/NPU |
Ограниченные платформы |
Мобильные устройства, низкая задержка |
Набор операций зависит от устройства |
Выбор провайдера
- WASM — универсальный вариант, стабильный и
предсказуемый.
- WebGL — ускорение на GPU для визуальных и матричных
моделей.
- WebGPU — максимальная производительность на
поддерживаемых платформах.
- WebNN — аппаратная оптимизация для мобильных и
встроенных устройств.
Правильный выбор зависит от типа модели, целевой платформы и
требований к производительности. Оптимальная стратегия часто комбинирует
несколько провайдеров, позволяя fallback с GPU на CPU при отсутствии
поддержки.