What is ONNX Runtime?
머신 러닝 모델을 연구 단계에서 프로덕션 환경으로 이전하거나, 학습 규모를 확장하는 과정은 하드웨어, 소프트웨어, 성능 병목 현상 등 복잡한 문제들을 해결해야 합니다. ONNX Runtime은 이러한 과정을 단순화하기 위해 설계되었으며, 클라우드 클러스터부터 엣지 장치, 브라우저에 이르기까지 필요한 모든 곳에서 모델을 실행하고 학습할 수 있는 통합된 고성능 엔진을 제공합니다. 기존 워크플로우에 원활하게 통합되므로, 스택을 전반적으로 변경하지 않고도 AI 워크로드를 가속화할 수 있습니다.
성능과 유연성을 높이는 주요 기능
ONNX Runtime은 머신 러닝 운영을 최적화하고 간소화하도록 설계된 강력한 기능들을 제공합니다.
🚀 추론 및 학습 가속화: 내장된 최적화 및 하드웨어 가속(CPU, GPU, NPU)을 활용하여 모델 실행 속도를 크게 향상시킵니다. ONNX Runtime은 그래프 최적화와 같은 기술을 자동으로 적용하여 추론 작업과 대규모 모델 학습 모두의 성능을 향상시켜 대기 시간을 줄이고 계산 비용을 절감합니다.
💻 어디서든 실행: 선호하는 언어(Python, C++, C#, Java, JavaScript, Rust 등)를 사용하여 개발하고 Linux, Windows, macOS, iOS, Android는 물론 ONNX Runtime Web을 통해 웹 브라우저에서 직접 다양한 플랫폼에 일관되게 배포할 수 있습니다.
🧩 원활한 통합: PyTorch 및 TensorFlow/Keras와 같은 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크는 물론 scikit-learn, LightGBM 및 XGBoost와 같은 기존 ML 라이브러리의 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 기존 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 런타임을 사용하여 효율적으로 실행하십시오.
💡 생성형 AI 지원: 최첨단 생성형 AI 및 Llama-2와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 애플리케이션에 통합합니다. ONNX Runtime은 다양한 플랫폼에서 이미지 합성 및 텍스트 생성과 같은 까다로운 작업에 필요한 성능을 제공합니다.
📈 학습 워크로드 최적화: 널리 사용되는 Hugging Face transformers를 포함하여 대규모 모델 학습과 관련된 시간과 비용을 줄입니다. PyTorch 사용자의 경우 학습 가속화는 단 한 줄의 코드를 추가하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 또한 보다 개인화되고 개인 정보 보호가 강화된 사용자 경험을 위해 장치 내 학습을 지원합니다.
ONNX Runtime 활용 사례
컴퓨터 비전 모델 배포: PyTorch에서 객체 감지 모델을 학습했습니다. Linux 서버에서 실행되는 웹 API를 통해 효율적으로 제공하고 오프라인 사용을 위해 Android 애플리케이션에 직접 포함하려면 모델을 ONNX 형식으로 변환합니다. 그런 다음 백엔드 서버에서 ONNX Runtime을 사용하여 짧은 대기 시간으로 추론하고 Android 앱 내에서 ONNX Runtime Mobile을 사용하여 핵심 논리를 다시 작성하지 않고도 두 플랫폼에서 일관된 동작과 최적화된 성능을 보장합니다.
NLP 추론 속도 향상: 고객 지원 챗봇은 의도 인식을 위해 Transformer 모델을 사용합니다. 사용자 트래픽이 증가함에 따라 추론 대기 시간이 문제가 됩니다. 사용 가능한 GPU 리소스를 활용하도록 구성된 ONNX Runtime으로 모델을 배포하면 응답 시간을 크게 줄여 사용자 경험을 개선하고 쿼리당 계산 로드를 줄일 수 있습니다.
대규모 모델 학습 가속화: 팀에서 다중 GPU 클러스터에서 Llama-2와 같은 대규모 언어 모델을 미세 조정해야 합니다. 복잡한 수동 최적화 대신 ONNX Runtime Training을 기존 PyTorch 학습 스크립트와 통합합니다. 이렇게 하면 학습 프로세스가 상당히 가속화되어 반복 속도가 빨라지고 계산 비용이 절감됩니다.
더 적은 노력으로 최적화된 성능 확보
ONNX Runtime은 머신 러닝 워크로드를 위한 다재다능한 가속기 역할을 합니다. 일관된 고성능 실행 계층을 제공하여 다양한 환경에서 모델을 배포하고 학습하는 문제를 해결합니다. 기존 도구를 지원하고 광범위한 하드웨어 및 플랫폼을 대상으로 함으로써 혁신적인 AI 기반 애플리케이션 구축에 더 집중하고 최적화 및 배포의 복잡성에 덜 집중할 수 있습니다. Microsoft, Adobe, SAS 및 NVIDIA와 같은 회사에서 신뢰하는 이 솔루션은 까다로운 AI 작업을 위한 프로덕션 지원 솔루션입니다.
More information on ONNX Runtime
Launched
2019-10
Pricing Model
Free
Starting Price
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196.4K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Fastly,GitHub Pages,Gzip,OpenGraph,Varnish
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
ONNX Runtime was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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