第六章：ONNX Runtime Training (ORT 训练加速)

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第六章：ONNX Runtime Training (ORT 训练加速) 第六章：ONNX Runtime Training（ORT 训练加速） ——一场静默却不可逆的范式迁移当人们谈论 ONNX Runtime，第一反应往往是推理（inference）：轻量、跨平台、低延迟、高吞吐——它像一位沉稳老练的守门人，伫立在模型落地的最后一道闸口。然而，若将目光从部署端溯流而上，投向模型诞生的源头——训练本身，便会发现一个正在悄然隆起的地平线：ONNX Runtime 不再满足于“执行已训好的模型”，它正以系统性重构的姿态，介入训练的内核，成为新一代分布式训练基础设施的底层脊梁。这不是一次功能补丁式的演进，而是一场关于计算主权回归、抽象边界重划、软硬协同范式升维的静默革命。