ONNX Runtimeとは
ONNX Runtimeは、ONNX（Open Neural Network Exchange）形式のAIモデルを実行するためのクロスプラットフォーム推論エンジンです。Windows、Linux、macOS、iOS、Androidで動作し、CPU、GPU、NPUなど様々なハードウェアに対応。Copilot+ PCではDirectMLと統合され、NPUを活用した高速AI推論を実現します。
主な特徴
1. クロスプラットフォーム
- Windows：DirectML経由でNPU対応
- Linux：CUDA、OpenVINO対応
- macOS：Core ML対応
- モバイル：iOS、Android対応
2. 幅広いハードウェア対応
- CPU：Intel、AMD、ARM
- GPU：NVIDIA（CUDA）、AMD、Intel
- NPU：Intel AI Boost、AMD XDNA、Hexagon（DirectML経由）
3. フレームワーク互換性
以下のフレームワークで学習したモデルをONNX形式に変換して実行：
- PyTorch：torch.onnx.exportで変換
- TensorFlow：tf2onnxで変換
- Scikit-learn：sklearn-onnxで変換
- Keras：keras2onnxで変換
Copilot+ PCでの活用
DirectMLとの統合
ONNX RuntimeはDirectMLをサポートしており、以下が可能：
- 自動NPU活用：ExecutionProviderに'DmlExecutionProvider'を指定
- ハイブリッド実行：CPU/GPU/NPUを自動的に使い分け
- 最適化：Intel、AMD、Qualcommの各NPUに最適化
使用例
import onnxruntime as ort
# DirectML（NPU）を使用
providers = ['DmlExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
session = ort.InferenceSession('model.onnx', providers=providers)
# 推論実行（自動的にNPUを使用）
outputs = session.run(None, {'input': input_data})
まとめ
ONNX Runtimeは、クロスプラットフォームでAI推論を実行できる強力なエンジンです。Copilot+ PCではDirectMLと統合され、NPUを活用した高速・低消費電力なAI処理を実現します。AI開発者にとって、デバイス非依存のAIアプリケーション開発を可能にする重要なツールです。