6.1 训练架构设计

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6.1 训练架构设计 6.1 训练架构设计：在统一图语义下重构深度学习训练的范式根基当我们在ONNX Runtime（ORT）的演进时间线上回望，会发现一个耐人寻味的断层——过去十年，ORT以“推理即服务”为锚点，在模型部署、硬件适配与低延迟优化上构筑起一座技术丰碑；而训练，却长期游离于其核心架构之外，被默认交由PyTorch或TensorFlow等前端框架全权托管。直到2022年ORT Training模块正式进入GA阶段，这一格局才被彻底改写。但真正值得追问的是：为什么训练加速不能只是“把PyTorch的后端换掉”？为什么ORT Training不是推理引擎的简单延伸，而是一次对计算图生命周期的重新定义？