075、ONNX Runtime 推理加速：使用 CUDA/TensorRT/RoCM EP 提供者加速 YOLO

075、ONNX Runtime 推理加速：使用 CUDA/TensorRT/RoCM EP 提供者加速 YOLO

一、从一次线上事故说起

去年双十一大促，我负责的YOLOv8检测服务在压测阶段突然崩溃。排查日志发现，ONNX Runtime默认的CPU执行提供者（CPUExecutionProvider）在并发请求下，单帧推理耗时从12ms飙升到80ms，最终导致请求队列积压、OOM。当时我盯着监控面板上那条陡峭的延迟曲线，意识到一个问题：ONNX Runtime的默认配置，根本扛不住生产环境的高并发。

后来我手动指定了CUDA Execution Provider，推理耗时直接降到3ms，CPU占用率从95%掉到20%。这个教训让我明白：ONNX Runtime的EP（Execution Provider）选择，是YOLO模型部署中最容易被忽视的性能瓶颈。

二、ONNX Runtime EP 到底是什么

简单说，EP就是ONNX Runtime用来执行模型计算的“后端引擎”。默认的CPU EP用OpenMP做并行，但YOLO这种卷积密集型的模型，在CPU上跑就是浪费生命。CUDA EP调用NVIDIA GPU的CUDA核心，TensorRT EP则更进一步，利用TensorRT的图优化和INT8量化。RoCM EP是AMD GPU的对应方案，虽然生态不如CUDA成熟，但最近几个版本进步