onnxruntime: PyTorch 스크립트 한 줄로 멀티노드 GPU 학습 가속

PyTorch, TensorFlow/Keras, scikit-learn, LightGBM, XGBoost 등 다양한 프레임워크의 모델을 하나의 런타임에서 실행한다. 하드웨어 가속기 활용과 그래프 최적화를 통해 추론 속도를 높이고 비용을 절감하는 것이 핵심 목적이다.

기존 PyTorch 학습 스크립트에 한 줄만 추가하면 멀티노드 NVIDIA GPU 환경에서 Transformer 모델 학습 시간을 단축할 수 있다. 별도 프레임워크 변경 없이 기존 워크플로우에 바로 적용되는 방식이다.

C++, C#, Go, Java, JavaScript, Rust, Objective-C 등 여러 언어 바인딩을 제공한다. MIT 라이선스로 공개되어 있어 상용 프로젝트에도 자유롭게 사용할 수 있다.

다양한 하드웨어와 운영체제에서 동일한 성능을 유지해야 하는 환경에 적합하다. 특히 GPU 가속이 필요한 대규모 모델 추론이나 분산 학습을 계획 중인 개발자에게 유용하다.