ONNX: Microsoft und Facebook schaffen Ökosystem für KI-Modelle

Die beiden Unternehmen haben heute das gemeinsam entwickelte Open Neural Network Exchange (ONNX)-Format vorgestellt, welches die Arbeit mit verschiedenen Frameworks für neuronale Netze und andere Ansätze der künstlichen Intelligenz erleichtern soll. Mit dem quelloffenen ONNX-Format können Entwickler KI-Modelle auf mehreren Plattformen nutzen. Wie Microsoft in einem Blogpost erläutert, können Entwickler mit dem ONNX-Format Rechengraphen für neuronale Netze erstellen, die sowohl in Microsofts Cognitive Toolkit als auch im von Facebook angebotenen Deep-Learning-Framework Caffe2 funktionieren. Das gemeinsam von Facebook, Twitter, Nvidia, und der Standford University entwickelte PyTorch-Framework soll ONNX künftig ebenfalls unterstützen.

Kombination mehrerer Frameworks

Durch den gleichzeitigen Einsatz mehrerer KI-Frameworks für ein Projekt lassen sich gezielt die jeweils vorhandenen Stärken bei der Mo­del­lie­rung nutzen. Dies ermögliche etwa ein schnel­le­res Training der entsprechenden Sys­te­me und mache diese leichter auf ver­schie­denen Rechnerarchitekturen ausführbar, so Mi­cro­soft.

Besonders gut zur Entwicklung geeignete Frame­works seien oft weniger gut zur Aus­füh­rung eines KI-Systems nutzbar, was die Arbeit an diesen deutlich erschwere. Diese führe oft dazu, dass Entwickler die Modelle aufwändig konvertieren müssten. Mit dem ONNX-Format sei dies nicht länger nötig, sofern die Modelle direkt darin realisiert werden.

Wie Microsoft betont, verspricht das ONNX-Format darüber hinaus Performancegewinne für die Zukunft. So könnten Hardwarehersteller gezielt für ONNX optimierte Systeme anbieten, von denen dann alle unterstützten Frameworks profitierten. Bislang werden KI-Systeme oft manuell von Fall zu Fall optimiert, um die Ausführgeschwindigkeit zu erhöhen und die Sys­tem­res­sour­cen so effizient wie nötig einzusetzen.