SAP预制凭证表

SAP预制凭证数据,抬头数据存在VBKPF里。
行项目数据,按照行项目的性质不同,分别存放在不同的表里。
总账行项目:VBSEGS
供应商行项目:VBSEGK
客户行项目:VBSEGD
资产行项目:VBSEGA

<think>嗯,用户问的是关于ONNX Runtime第一次运行很慢的问题。首先,我需要回忆一下ONNX Runtime的基本知识。ONNX Runtime是一个用于推理的库,支持多种硬件加速。用户提到第一次运行慢,可能涉及到初始化过程或者模型加载的延迟。 接下来,我应该考虑可能的原因。第一次运行时,ONNX Runtime需要加载模型,可能进行优化,比如图优化、算子融合等。这些优化步骤可能会消耗时间,导致首次执行变慢。此外,硬件相关的初始化,比如CUDA的初始化或者OpenVINO的集成,也可能在第一次运行时需要更多时间。 然后,用户可能需要一些解决方案。比如,预热运行,即在正式推理前先运行一些数据,让运行时完成初始化和优化。另外,持久化优化后的模型,避免每次加载都重新优化,也是一个可行的方法。还有检查是否启用了不必要的优化,或者调整并行线程设置。 还要考虑用户的使用场景。可能用户是在生产环境中部署模型,首次请求延迟较高,影响用户体验。这时候预热就显得很重要。另外,用户可能对ONNX Runtime的内部机制不太熟悉,需要解释清楚原因,并提供具体的优化步骤。 需要确认是否所有情况都适用这些解决方案,比如不同的硬件后端可能有不同的现。同时,提醒用户注意模型优化和硬件加速库的版本兼容性,避免因为版本问题导致性能下降。 最后,总结关键点,分点列出原因和解决方案,让用户能清晰理解并采取相应措施。确保回答结构清晰,逐步引导用户解决问题。</think>在 ONNX Runtime 中,**首次运行模型时较慢**是常见现象,主要与运行时初始化、模型优化和硬件资源准备相关。以下是具体原因和优化方法: --- ### 核心原因分析 #### 1. **运行时初始化开销** - **硬件后端加载**:ONNX Runtime 支持多种执行提供程序(如 CPU、CUDA、TensorRT 等),首次运行时需初始化对应的硬件驱动和库(例如 CUDA 上下文创建、OpenVINO 插件加载)。 - **动态库加载**:首次调用时需加载动态链接库(如 `onnxruntime.dll`、`cudnn64_8.dll`),涉及磁盘 I/O 和内存映射。 #### 2. **模型优化阶段** - **图优化**:ONNX Runtime 首次加载模型时,会执行算子融合、常量折叠、内存布局优化等操作,生成高效计算图。 ```python # 示例:ONNX Runtime 会话选项中的优化等级设置 sess_options = onnxruntime.SessionOptions() sess_options.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL # 默认开启所有优化 ``` - **内核选择**:根据硬件自动选择最优算子实现(例如选择 AVX2 或 AVX-512 指令集)。 #### 3. **内存分配与缓存** - **内存池初始化**:首次运行时需为张量分配内存池(尤其是 GPU 显存),后续运行可复用已分配的内存。 - **JIT 编译**:部分后端(如 CUDA 的 TensorRT 或 ROCm)首次运行需编译算子内核,产生额外延迟。 --- ### 优化方法 #### 1. **预热运行(Warm-up)** - **人工触发初始化**
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