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【推理引擎】如何在 ONNXRuntime 中添加新的算子

来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2022-05-20
如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持，我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子。在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍（https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/

如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持，我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子。在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍（https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/add-custom-op.html ），这里我们主要把源码中对应的流程给捋清楚。

在 ONNXRuntime 中添加算子共有两种方式：

  • 第一种方式是首先编译ONNXRuntime，然后利用其暴露出的 API 来添加新的定制算子，这也是本文的主要内容；
  • 第二种方式是在 Contrib 域中添加定制算子，但是添加完成后需要重新编译 ONNXRuntime，这种方式使得编译后的ONNXRuntime二进制库体积增大，本文没有针对这种方式深入介绍；

下面介绍第一种添加算子的方式。
添加定制算子（Custom Operators）主要分为三步：

  1. 创建一个定制算子域（CusttomOpDomain）；
  2. 创建一个定制算子（CustomOp），并将该算子添加到定制算子域中；
  3. 将定制算子域添加到 SessionOption 中

首先看看源码中给出的定制算子样例：

// file path: onnxruntime/test/shared_lib/custom_op_utils.h

// 首先定义定制算子的核
struct MyCustomKernel {
  MyCustomKernel(Ort::CustomOpApi ort, const OrtKernelInfo* /*info*/, void* compute_stream)
      : ort_(ort), compute_stream_(compute_stream) {
  }

  void Compute(OrtKernelContext* context);

 private:
  Ort::CustomOpApi ort_;
  void* compute_stream_;
};

// 然后定义定制算子的各个操作，各个成员函数均已实现，其中 CreateKernel 会返回前面定义的算子核对象
struct MyCustomOp : Ort::CustomOpBase<MyCustomOp, MyCustomKernel> {
  explicit MyCustomOp(const char* provider, void* compute_stream) : provider_(provider), compute_stream_(compute_stream) {}

  void* CreateKernel(Ort::CustomOpApi api, const OrtKernelInfo* info) const { return new MyCustomKernel(api, info, compute_stream_); };
  const char* GetName() const { return "Foo"; };
  const char* GetExecutionProviderType() const { return provider_; };

  size_t GetInputTypeCount() const { return 2; };
  ONNXTensorElementDataType GetInputType(size_t /*index*/) const {
    // Both the inputs need to be necessarily of float type
    return ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT;
  };

  size_t GetOutputTypeCount() const { return 1; };
  ONNXTensorElementDataType GetOutputType(size_t /*index*/) const { return ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT; };

 private:
  const char* provider_;
  void* compute_stream_;
};

在上面代码中，我们看到定制算子继承自 Ort::CustomOpBase<MyCustomOp, MyCustomKernel>，这种扩展类作为模板基类的模板参数的方式又被称为CRTP，接着深入到这个模板类内部：

// file path: include/onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h

template <typename TOp, typename TKernel>
struct CustomOpBase : OrtCustomOp {
  CustomOpBase() {
    OrtCustomOp::version = ORT_API_VERSION;
    OrtCustomOp::CreateKernel = [](const OrtCustomOp* this_, const OrtApi* api, const OrtKernelInfo* info) { return static_cast<const TOp*>(this_)->CreateKernel(*api, info); };
    OrtCustomOp::GetName = [](const OrtCustomOp* this_) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetName(); };

    OrtCustomOp::GetExecutionProviderType = [](const OrtCustomOp* this_) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetExecutionProviderType(); };

    OrtCustomOp::GetInputTypeCount = [](const OrtCustomOp* this_) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetInputTypeCount(); };
    OrtCustomOp::GetInputType = [](const OrtCustomOp* this_, size_t index) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetInputType(index); };

    OrtCustomOp::GetOutputTypeCount = [](const OrtCustomOp* this_) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetOutputTypeCount(); };
    OrtCustomOp::GetOutputType = [](const OrtCustomOp* this_, size_t index) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetOutputType(index); };

    OrtCustomOp::KernelCompute = [](void* op_kernel, OrtKernelContext* context) { static_cast<TKernel*>(op_kernel)->Compute(context); };
    OrtCustomOp::KernelDestroy = [](void* op_kernel) { delete static_cast<TKernel*>(op_kernel); };

    OrtCustomOp::GetInputCharacteristic = [](const OrtCustomOp* this_, size_t index) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetInputCharacteristic(index); };
    OrtCustomOp::GetOutputCharacteristic = [](const OrtCustomOp* this_, size_t index) { return static_cast<const TOp*>(this_)->GetOutputCharacteristic(index); };
  }

  // Default implementation of GetExecutionProviderType that returns nullptr to default to the CPU provider
  const char* GetExecutionProviderType() const { return nullptr; }

  // Default implementations of GetInputCharacteristic() and GetOutputCharacteristic() below
  // (inputs and outputs are required by default)
  OrtCustomOpInputOutputCharacteristic GetInputCharacteristic(size_t /*index*/) const {
    return OrtCustomOpInputOutputCharacteristic::INPUT_OUTPUT_REQUIRED;
  }

  OrtCustomOpInputOutputCharacteristic GetOutputCharacteristic(size_t /*index*/) const {
    return OrtCustomOpInputOutputCharacteristic::INPUT_OUTPUT_REQUIRED;
  }
};

这里的 CustomOpBase 又继承自 OrtCustomOp：

// include/onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.h

struct OrtCustomOp;
typedef struct OrtCustomOp OrtCustomOp;

struct OrtCustomOp {
  uint32_t version;  // Must be initialized to ORT_API_VERSION

  // This callback creates the kernel, which is a user defined parameter that is passed to the Kernel* callbacks below.
  void*(ORT_API_CALL* CreateKernel)(_In_ const struct OrtCustomOp* op, _In_ const OrtApi* api,
                                    _In_ const OrtKernelInfo* info);

  // Returns the name of the op
  const char*(ORT_API_CALL* GetName)(_In_ const struct OrtCustomOp* op);

  // Returns the type of the execution provider, return nullptr to use CPU execution provider
  const char*(ORT_API_CALL* GetExecutionProviderType)(_In_ const struct OrtCustomOp* op);

  // Returns the count and types of the input & output tensors
  ONNXTensorElementDataType(ORT_API_CALL* GetInputType)(_In_ const struct OrtCustomOp* op, _In_ size_t index);
  size_t(ORT_API_CALL* GetInputTypeCount)(_In_ const struct OrtCustomOp* op);
  ONNXTensorElementDataType(ORT_API_CALL* GetOutputType)(_In_ const struct OrtCustomOp* op, _In_ size_t index);
  size_t(ORT_API_CALL* GetOutputTypeCount)(_In_ const struct OrtCustomOp* op);

  // Op kernel callbacks
  void(ORT_API_CALL* KernelCompute)(_In_ void* op_kernel, _In_ OrtKernelContext* context);
  void(ORT_API_CALL* KernelDestroy)(_In_ void* op_kernel);

  // Returns the characteristics of the input & output tensors
  OrtCustomOpInputOutputCharacteristic(ORT_API_CALL* GetInputCharacteristic)(_In_ const struct OrtCustomOp* op, _In_ size_t index);
  OrtCustomOpInputOutputCharacteristic(ORT_API_CALL* GetOutputCharacteristic)(_In_ const struct OrtCustomOp* op, _In_ size_t index);
};

可以发现，OrtCustomOp 中定义了定制算子应该实现的模式，其中的一系列回调函数由其派生类一一实现，比如上文提到的 CustomOpBase 在其构造函数中，以 lambda 函数的方式实现各个回调函数。

至此，我们已经完整地梳理了定义定制算子在源码内部是如何实现的，接下来介绍如何将定义好的定制算子使用起来。

从如下官方测试代码开始分析：

// file path: onnxruntime/test/shared_lib/test_inference.cc

TEST(CApiTest, custom_op_handler) {
  std::cout << "Running custom op inference" << std::endl;

  std::vector<Input> inputs(1);
  Input& input = inputs[0];
  input.name = "X";
  input.dims = {3, 2};
  input.values = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f};

  // prepare expected inputs and outputs
  std::vector<int64_t> expected_dims_y = {3, 2};
  std::vector<float> expected_values_y = {2.0f, 4.0f, 6.0f, 8.0f, 10.0f, 12.0f};

  // 创建定制算子（MyCustomOp）
#ifdef USE_CUDA
  cudaStream_t compute_stream = nullptr;    // 声明一个 cuda stream
  cudaStreamCreateWithFlags(&compute_stream, cudaStreamNonBlocking);  // 创建一个 cuda stream
  MyCustomOp custom_op{onnxruntime::kCudaExecutionProvider, compute_stream};
#else
  MyCustomOp custom_op{onnxruntime::kCpuExecutionProvider, nullptr};
#endif
  
  // 创建定制算子域（CustomOpDomain）
  Ort::CustomOpDomain custom_op_domain("");
  // 在定制算子域中添加定制算子
  custom_op_domain.Add(&custom_op);

  // 进入 TestInference
#ifdef USE_CUDA
  TestInference<float>(*ort_env, CUSTOM_OP_MODEL_URI, inputs, "Y", expected_dims_y, expected_values_y, 1,
                       custom_op_domain, nullptr, nullptr, false, compute_stream);
  cudaStreamDestroy(compute_stream);
#else
  TestInference<float>(*ort_env, CUSTOM_OP_MODEL_URI, inputs, "Y", expected_dims_y, expected_values_y, 0,
                       custom_op_domain, nullptr);
#endif
}

以上代码需要特别注意的是，需要根据宏（USE_CUDA）用来判断是否使用CUDA。如果使用 CUDA：

  • 当模型运行在GPU上，而插入的是 CPU 定制算子，那么 ONNXRuntime 会在 CPU 定制算子前后分别插入两个操作 MemcpyToHost、MemcpyFromHost，这两个操作负责内存拷贝，即首先从 Device 拷贝到 Host，再从 Host 拷贝到 Device；
  • 如果插入的是 GPU 定制算子，为了确保 ORT 的 CUDA kernels 和定制 CUDA kernels 之间的同步，它们必须使用同一个 CUDA 计算流。具体细节在下一个代码继续分析。

这里创建 cuda stream 的方式是 cudaStreamCreateWithFlags，该函数和 cudaStreamCreate 不同，后者在多次调用时是串行方式执行，而前者可同步执行。如果将参数 cudaStreamNonBlocking 替换为 cudaStreamDefault，则 cudaStreamCreateWithFlags 的行为将和 cudaStreamCreate 相同。【参考内容：CUDA 5.0 中cudaStreamCreateWithFlags 的用法】

无论是否使用CDUA，我们都需要创建定制算子（MyCustomOp）。

进入 TestInference 函数内部：

// file path: onnxruntime/test/shared_lib/test_inference.cc

template <typename OutT>
static void TestInference(Ort::Env& env, const std::basic_string<ORTCHAR_T>& model_uri,
                          const std::vector<Input>& inputs,
                          const char* output_name,
                          const std::vector<int64_t>& expected_dims_y,
                          const std::vector<OutT>& expected_values_y,
                          int provider_type,
                          OrtCustomOpDomain* custom_op_domain_ptr,
                          const char* custom_op_library_filename,
                          void** library_handle = nullptr,
                          bool test_session_creation_only = false,
                          void* cuda_compute_stream = nullptr) {
  Ort::SessionOptions session_options;

  if (provider_type == 1) {
#ifdef USE_CUDA
    std::cout << "Running simple inference with cuda provider" << std::endl;
    auto cuda_options = CreateDefaultOrtCudaProviderOptionsWithCustomStream(cuda_compute_stream);
    session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_options);
#else
    ORT_UNUSED_PARAMETER(cuda_compute_stream);
    return;
#endif
  } else if (provider_type == 2) {
#ifdef USE_DNNL
    Ort::ThrowOnError(OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_Dnnl(session_options, 1));
    std::cout << "Running simple inference with dnnl provider" << std::endl;
#else
    return;
#endif
  } else if (provider_type == 3) {
#ifdef USE_NUPHAR
    Ort::ThrowOnError(OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_Nuphar(session_options,
                                                                      /*allow_unaligned_buffers*/ 1, ""));
    std::cout << "Running simple inference with nuphar provider" << std::endl;
#else
    return;
#endif
  } else {
    std::cout << "Running simple inference with default provider" << std::endl;
  }
  if (custom_op_domain_ptr) {
    session_options.Add(custom_op_domain_ptr);
  }

  if (custom_op_library_filename) {
    Ort::ThrowOnError(Ort::GetApi().RegisterCustomOpsLibrary(session_options,
                                                             custom_op_library_filename, library_handle));
  }

  // if session creation passes, model loads fine
  Ort::Session session(env, model_uri.c_str(), session_options);

  // caller wants to test running the model (not just loading the model)
  if (!test_session_creation_only) {
    // Now run
    auto default_allocator = std::make_unique<MockedOrtAllocator>();

    //without preallocated output tensor
    RunSession<OutT>(default_allocator.get(),
                     session,
                     inputs,
                     output_name,
                     expected_dims_y,
                     expected_values_y,
                     nullptr);
    //with preallocated output tensor
    Ort::Value value_y = Ort::Value::CreateTensor<float>(default_allocator.get(),
                                                         expected_dims_y.data(), expected_dims_y.size());

    //test it twice
    for (int i = 0; i != 2; ++i)
      RunSession<OutT>(default_allocator.get(),
                       session,
                       inputs,
                       output_name,
                       expected_dims_y,
                       expected_values_y,
                       &value_y);
  }
}

前文提到，如果对应EP是CUDA，需要确保 ORT 的 CUDA kernels 和定制 CUDA kernels 之间的同步。为了实现这一目标，首先通过 CreateDefaultOrtCudaProviderOptionsWithCustomStream 函数将新创建的 CUDA 计算流以 OrtCudaProviderOptions 的形式传递给 SessionOptions:

OrtCUDAProviderOptions cuda_options = CreateDefaultOrtCudaProviderOptionsWithCustomStream(cuda_compute_stream);
session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_options)

之后，将定制算子域也添加到 SessionOptions 中：

if (custom_op_domain_ptr) {
  session_options.Add(custom_op_domain_ptr);
}

至此，SessionOptions 已经构建完成，下面创建 Session 并通过 model_uri 加载模型：

Ort::Session session(env, model_uri.c_str(), session_options);

这里的（1）Ort::Session 是在 onnxruntime_cxx_api.h 文件中声明的类，（2）对应的构造函数在 onnxruntime_cxx_inline.h 中实现，（3）实现方式是进一步调用 onnxruntime_c_api.h 中定义的 API，该 API 也仅仅是声明，（4）最终对应的实现在 onnxruntime_c_api.cc 文件中：

// (1) include/onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h
struct Session : Base<OrtSession> {
  explicit Session(std::nullptr_t) {}
  Session(Env& env, const ORTCHAR_T* model_path, const SessionOptions& options);
}

// (2) include/onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_inline.h
inline Session::Session(Env& env, const ORTCHAR_T* model_path, const SessionOptions& options) {
  ThrowOnError(GetApi().CreateSession(env, model_path, options, &p_));
}

// (3) include/onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.h
ORT_API2_STATUS(CreateSession, _In_ const OrtEnv* env, _In_ const ORTCHAR_T* model_path,
                _In_ const OrtSessionOptions* options, _Outptr_ OrtSession** out);

// (4) onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.cc
ORT_API_STATUS_IMPL(OrtApis::CreateSession, _In_ const OrtEnv* env, _In_ const ORTCHAR_T* model_path,
                    _In_ const OrtSessionOptions* options, _Outptr_ OrtSession** out) {
  API_IMPL_BEGIN
  std::unique_ptr<onnxruntime::InferenceSession> sess;
  OrtStatus* status = nullptr;
  *out = nullptr;

  ORT_TRY {
    ORT_API_RETURN_IF_ERROR(CreateSessionAndLoadModel(options, env, model_path, nullptr, 0, sess));
    ORT_API_RETURN_IF_ERROR(InitializeSession(options, sess));

    *out = reinterpret_cast<OrtSession*>(sess.release());
  }
  ORT_CATCH(const std::exception& e) {
    ORT_HANDLE_EXCEPTION([&]() {
      status = OrtApis::CreateStatus(ORT_FAIL, e.what());
    });
  }

  return status;
  API_IMPL_END
}

可以发现，Ort::Session 内部还是调用了 onnxruntime::InferenceSession。

扯远了，下面回归主题。

创建 Session 完成之后，便开始运行，进入 RunSession 函数内部：

// file path: onnxruntime/test/shared_lib/test_inference.cc

template <typename OutT>
void RunSession(OrtAllocator* allocator, Ort::Session& session_object,
                const std::vector<Input>& inputs,
                const char* output_name,
                const std::vector<int64_t>& dims_y,
                const std::vector<OutT>& values_y,
                Ort::Value* output_tensor) {
  
  // 构建模型输入
  std::vector<Ort::Value> ort_inputs;
  std::vector<const char*> input_names;
  for (size_t i = 0; i < inputs.size(); i++) {
    input_names.emplace_back(inputs[i].name);
    ort_inputs.emplace_back(
        Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator->Info(allocator), const_cast<float*>(inputs[i].values.data()),
                                        inputs[i].values.size(), inputs[i].dims.data(), inputs[i].dims.size()));
  }
  
  // 运行 RUN
  std::vector<Ort::Value> ort_outputs;
  if (output_tensor)
    session_object.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), ort_inputs.data(), ort_inputs.size(),
                       &output_name, output_tensor, 1);
  else {
    ort_outputs = session_object.Run(Ort::RunOptions{}, input_names.data(), ort_inputs.data(), ort_inputs.size(),
                                     &output_name, 1);
    ASSERT_EQ(ort_outputs.size(), 1u);
    output_tensor = &ort_outputs[0];
  }

  auto type_info = output_tensor->GetTensorTypeAndShapeInfo();
  ASSERT_EQ(type_info.GetShape(), dims_y);
  size_t total_len = type_info.GetElementCount();
  ASSERT_EQ(values_y.size(), total_len);

  OutT* f = output_tensor->GetTensorMutableData<OutT>();
  for (size_t i = 0; i != total_len; ++i) {
    ASSERT_EQ(values_y[i], f[i]);
  }
}

这里使用了一些GTest中的断言来判定运行结果是否符合预期。

至此，我们已经完整地分析了定制算子从定义到使用的全部流程。

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