6.2 训练优化技术

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6.2 训练优化技术 6.2 训练优化技术：在ONNX Runtime中重构深度学习训练的效率边界当我们在第六章开篇回望ONNX Runtime的整体架构图——那条从模型导入、图优化、执行调度到硬件适配的清晰脉络——我们会发现，训练支持（ORT Training）并非对推理引擎的简单功能叠加，而是一次系统级的范式重铸。推理追求的是确定性、低延迟与高吞吐；训练则天然携带着不确定性、内存爆炸性增长与计算路径高度耦合的混沌特质。正因如此，“训练优化技术”绝非若干零散技巧的拼凑，而是ONNX Runtime在张量流、内存生命周期、分布式协同与反向传播语义之间所构筑的一套可验证、可组合、可分层抽象的工程契约体系。