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ローカルAIアプリの多くは、特定メーカーのGPUが必須であるように見えます。しかし実際の実行環境は、モデルそのものだけでなく、そのモデルを手元のハードウェアへどう接続するかによって決まります。そこで重要になるのが、ONNX、ONNX Runtime、そしてExecution Providerです。
ONNXはAIモデルの共通基盤となる形式です。ONNX Runtimeがモデルを読み込み、実行します。Execution ProviderはRuntimeとCPU、GPU、NPUを接続します。これにより、ローカルAIアプリはAMD、Intel、NVIDIAの各システムに合わせて異なる実行経路を利用できます。
VANIVは、このアーキテクチャを音声・会話・動画のローカルAI処理に活用しています。本記事では、ONNXとは何か、ハードウェアアクセラレーションはどのように働くのか、そしてハードウェアに柔軟に対応できることと、すべてのPCが同じ速度で動くことがなぜ別問題なのかを解説します。
ONNXとは？AIモデルのためのオープンな共通形式
学習済みモデルを扱うための共通形式
ONNXを簡単にイメージするなら、学習済みAIモデルのための共通ファイル形式と考えるとわかりやすいでしょう。MP3は音声ファイルをさまざまなアプリで扱いやすくし、JPEGは画像で似た役割を果たします。ONNXは、より複雑な仕組みではありますが、学習済みモデルに対して同じ方向性を持っています。
ONNXはOpen Neural Network Exchangeの略です。モデルの計算グラフ、演算、データ型、保存されたパラメータなどを定義します。たとえばPyTorchで開発したモデルをONNXへエクスポートし、ONNX対応のRuntimeで読み込むことができます。
MP3やJPEGとの比較は、考え方を理解するための例えです。技術的に同じものではありません。AIモデルには、計算の構造、入力と出力、学習済みの重みなどが含まれています。
音声認識モデルで考える簡単な例
特定のフレームワークで学習した音声認識モデルを想像してください。適切な交換形式がなければ、完成したアプリも、そのフレームワークや専用Runtimeへ強く依存しやすくなります。
ONNXへエクスポートすると、モデルはONNXファイルとして保存されます。ONNX Runtimeはそのファイルを読み込み、前処理された音声データを入力として受け取り、認識テキストや、アプリが次の工程で処理する中間出力を返します。
ONNXの価値は、すべての技術的制約を消すことではありません。モデル開発と実際の実行を、より明確に分離できる点にあります。
ONNXは誰が開発しているのか
ONNXは2017年にMicrosoftとFacebook、現在のMetaによって共同発表されました。その後、LF AI & Dataのもとでオープンに運営されるコミュニティプロジェクトへ発展しました。
これは重要な点です。ONNXは、特定のハードウェアメーカーだけが所有する閉じたモデル形式ではありません。複数のフレームワーク、Runtime、ハードウェア環境をつなぐ共通の技術基盤として開発されています。
ONNXと各フレームワーク固有形式の違い
PyTorchやTensorFlowなどの開発環境には、それぞれ独自のモデル形式とツールがあります。これらは学習、実験、フレームワーク内のワークフローで重要です。
一方、ONNXは交換形式として設計されました。モデルは元の開発環境で学習し、ONNXへエクスポートしたあと、ONNX対応Runtimeで実行します。
ONNXが元のフレームワークを完全に置き換えるわけではありません。開発工程に、より移植しやすい実行レイヤーを加えるものです。
ONNXにも制約はあるのか
あります。すべてのモデルを修正なしでONNXへエクスポートできるわけではありません。動的な制御フロー、カスタム演算、フレームワーク固有の挙動は、エクスポートや実行を難しくすることがあります。利用するExecution Providerも、モデルに必要な演算をサポートしている必要があります。そうでなければ、Runtime側で別の実行経路が必要です。
ONNXへ変換しただけで、モデルが自動的に高速化されるわけでもありません。ONNXのopsetバージョン、Runtimeのバージョン、対応演算の組み合わせも一致している必要があります。ONNXは持ち運び可能な実行の土台を作りますが、実際の速度はモデル最適化、Runtime、ハードウェア、Execution Providerによって決まります。
これはONNXの考え方が弱いという意味ではありません。共通形式だけですべての実装上の課題を解決できるわけではない、ということです。
ONNXであるもの・ないもの
| ONNXではないもの | ONNXであるもの |
|---|---|
| グラフィックボードなどのハードウェア | AIモデルのためのオープンな形式 |
| クラウドプラットフォーム | 開発と実行をつなぐ橋渡し |
| 完成済みのAIアプリ | 移植しやすい推論のための基盤 |
| 自動的に音声・画像・動画モデルになるもの | ハードウェアに柔軟なAIを支える要素 |
| 高速化を保証する仕組み | 複数のRuntimeで使える共通基盤 |
ONNXだけではモデルを実行できません。次に必要になるのがRuntimeです。
ONNX Runtimeとは？AIモデルをハードウェア上で実行する仕組み
モデルとRuntimeは別のもの
ONNXファイルにはモデルが入っています。ONNX Runtimeは、そのモデルを読み込み、計算を実行するための環境です。
簡単なたとえを使うと、
ONNXモデルが設計図なら、ONNX Runtimeは設計図を読み取り、実際に作業する機械です。
ONNX Runtimeはモデルグラフを解析し、最適化します。その後、利用可能なExecution Providerを使って計算を実行します。アプリは入力データを渡し、出力結果を次の処理へ利用します。
音声認識モデルを5つの工程で見る
実際の音声ファイルでは、何が起きるのでしょうか。
- モデルを読み込む： ONNX Runtimeが学習済み音声認識モデルのONNXファイルを読み込みます。
- 音声を準備する： アプリが音声ファイルを読み取り、モデルが必要とする入力形式へ変換します。
- 推論を実行する： ONNX Runtimeが利用可能なExecution Providerを使って出力を計算します。
- テキストを生成する： モデルが認識テキスト、またはアプリがテキストを構築するための中間出力を返します。
- 次の工程へ進む： アプリが結果を字幕、翻訳、その他の音声処理に利用します。
音声の読み込み、前処理、モデル推論、テキストの後処理は、それぞれ別の工程です。異なるモデル、ライブラリ、演算ユニットを使う場合があります。
この分離が重要な理由
モデル、Runtime、ハードウェア連携、ユーザーインターフェースを別レイヤーとして扱うことで、次のことが可能になります。
- UIとは独立してモデルを更新する
- 複数のExecution Providerを統合する
- 同じアプリロジックを異なるハードウェアで使う
- 前処理と後処理を推論とは別に最適化する
ONNX Runtimeはモデルを読み込み、実行できます。では、計算はどのように適切なハードウェアへ渡されるのでしょうか。その役割を担うのがExecution Providerです。
Execution Providerとは？ONNXとCPU・GPU・NPUをつなぐ仕組み
Execution Providerの役割
Execution Providerは、ONNX Runtimeを特定のハードウェアプラットフォームやアクセラレーション技術へ接続します。
ONNX Runtimeはモデルグラフを解析します。登録されたExecution Providerは、自分が実行できるノードやサブグラフをRuntimeへ伝えます。Runtimeは、対応する部分を各Providerへ割り当てます。残った演算は、別のProviderまたは標準のCPU Execution Providerが担当できます。
つまりExecution Providerは、設定ファイルに書かれた名前だけではありません。最適化された計算カーネル、メモリ管理、対象ハードウェアをRuntimeへ接続する実行レイヤーです。
ユニバーサルアダプターとして考える
ONNX Runtimeをユニバーサルアダプターとして考えてみましょう。モデルの基本構造は同じでも、ハードウェアへの接続方法は変わります。
- NVIDIA向けのCUDAまたはTensorRT
- AMD向けのMIGraphX
- Intel向けのOpenVINO
- 複数メーカーに対応するWindows経路としてのDirectML
- 幅広い基盤となるCPU実行
このたとえは基本原理を説明するためのものです。すべてのProviderが同じ機能や性能を持つという意味ではありません。
未対応の演算がある場合はどうなるか
あるExecution Providerが特定の演算を実行できない場合、ONNX Runtimeは対応部分を別のProviderへ割り当てたり、残りをCPUで処理したりできます。
利用可能なProviderと登録順序は、アプリ側の技術設定です。VANIVのユーザーは完成したワークフローを利用し、内部では適切な実行経路が選ばれます。
CPU・GPU・NPUの違い
| 演算ユニット | 主な強み | ローカルAIでの代表的な用途 | 主な制約 |
|---|---|---|---|
| CPU | 幅広い互換性と柔軟な処理 | 小規模モデル、前処理、後処理、未アクセラレーション部分 | 大規模な並列処理では遅くなりやすい |
| GPU | 高い並列演算性能 | 音声、会話、画像、動画モデル | VRAM、ドライバー、Provider対応 |
| NPU | 省電力なAI推論 | ノートPC、コンパクトPC、バックグラウンド処理 | モデルと演算の対応状況が異なる |
Execution Providerによって、ハードウェアに柔軟なAIの土台が整います。ここからはNVIDIA、AMD、Intelごとに見ていきます。
NVIDIAでONNXを使う：CUDAとTensorRT
定番の実行経路であるCUDA
CUDA Execution Providerは、ONNX RuntimeをNVIDIA GPUへ接続します。CUDAはAI分野で広く利用されているため、多くのモデルやアプリが早い段階からCUDA向けに最適化されています。
NVIDIA GPUを持つユーザーにとっては、大規模なソフトウェア・開発者エコシステムに支えられた成熟した実行経路です。
TensorRTによる追加最適化
TensorRT Execution Providerは、NVIDIAの推論エンジンを使って、対応するONNXモデルをNVIDIA GPU上で高速化します。TensorRTは追加の実行レイヤーであり、ONNX形式そのものではありません。
効果は、モデル、対応演算、利用する精度、必要な最適化作業によって変わります。
ユーザーにとっての意味
NVIDIAのグラフィックボードを使っている場合、広く普及したONNX経路を利用できます。ただし、ONNX RuntimeはCUDAだけに限定されません。この開放性が、複数メーカーに対応するアプリを可能にします。
AMDでONNXを使う：DirectML、ROCm、MIGraphX
Windowsで使えるDirectML
DirectMLは、DirectX 12対応ハードウェア向けのWindows実行経路です。メーカーに依存しないため、AMD、Intel、NVIDIAのグラフィックスで利用対象となります。
DirectMLは現在もサポートされていますが、sustained engineeringモードです。Microsoftは、Windows上のONNX Runtime展開に関する新機能をWindows MLで開発しています。Windows MLもONNX Runtimeを基盤とし、CPU、GPU、NPUに適したExecution Providerを管理できます。
ROCmとMIGraphX
ROCmはAMDのGPUコンピューティングプラットフォームで、特にLinuxや高度なAMD環境で重要です。MIGraphXはAMDのグラフ最適化を使い、AMD GPU上のONNXモデルを高速化します。
以前のROCm Execution ProviderはONNX Runtime 1.23から削除されました。公式ドキュメントでは、対象ワークロードをMIGraphXへ移行することが推奨されています。
適切な構成は、OS、GPU、ドライバー、Runtimeパッケージ、モデルによって異なります。
ユーザーにとっての意味
多くのプロジェクトが最初にCUDA経路を提供するからといって、AMDハードウェアがローカルAIから除外されるわけではありません。ONNXと適切なExecution Providerは追加の実行経路を提供し、VANIVはそれを柔軟なアーキテクチャに活用しています。
IntelでONNXを使う：CPU、GPU、NPU、OpenVINO
Intel CPUとグラフィックス
Intel CPUはCPUベースの経路でONNXモデルを実行できます。システムによっては、Intel内蔵グラフィックスやIntel Arc GPUによる追加アクセラレーションも利用できます。
そのため、Intel PCが常にCPU推論だけに限定されるわけではありません。
新しいIntelシステムのNPU
NPUは、省電力なAI推論を目的とした演算ユニットです。ノートPCやコンパクトシステムで特に重要になっています。実際に利用できるかどうかは、モデルと実行経路の対応状況によります。
NPUが高性能GPUを自動的に置き換えるわけではありません。目的は異なり、低消費電力で効率的なローカル推論を実現することです。
OpenVINO
OpenVINOはIntelハードウェア向けに最適化されたツールキットで、Execution ProviderとしてONNX Runtimeへ統合できます。現在のOpenVINO Execution Providerは、Intel CPU、Intel GPU、Intel NPUでのアクセラレーションに対応しています。
ユーザーにとっての意味
VANIVは利用可能なIntelハードウェア経路を同じローカルプロジェクトへ統合できます。インターフェースは共通のまま、実行は実際のシステムに合わせて調整されます。
3つのハードウェア経路を比較
| メーカー | 主な実行経路 | 利用可能な演算ユニット |
|---|---|---|
| NVIDIA | CUDA · TensorRT · DirectML | GPU |
| AMD | DirectML · MIGraphX · ROCmエコシステム | GPU |
| Intel | CPU EP · OpenVINO · DirectML | CPU · GPU · NPU |
対応ハードウェアと処理性能：PCごとに速度が違う理由
古いノートPCが、突然ハイエンドワークステーションと同じ速度になるわけではありません。これは互換性の問題ではなく、ハードウェア性能の違いによるものです。
自分のPCでは、何が速度を決めるのでしょうか。
主な要素は3つです。
互換性と性能は別の問題
あるシステムがワークフローに対応していても、別のシステムより処理時間が長くなることがあります。
たとえば、
- 内蔵グラフィックスは計算性能が低い場合が多い
- 専用GPUは並列演算を高速化できる
- 大きなモデルはより多くのRAMやVRAMを必要とする
- 未対応部分はCPUで処理できる場合があるが、速度は低下しやすい
単純なGPU対決を避ける理由
「GPU Aは常にGPU Bより速い」と断定するには、統一されたテスト条件が必要です。同じワークフロー、モデル、ドライバーバージョン、Execution Provider、設定、入力ファイルを使わなければ、公平な比較にはなりません。
具体的なグラフィックボード比較は、専用のベンチマーク記事や購入ガイドで扱うべきテーマです。
ローカルAIでONNXが重要な理由
ローカル実行
ONNXモデルとONNX Runtimeは、すべてローカルPCへ配置できます。そのため、推論を必ずクラウドで実行する必要はありません。
これは音声や動画で特に大きな意味を持ちます。大容量の素材を、処理工程ごとに外部サービスへアップロードする必要がなくなります。
ファイルとワークフローの管理
ローカル処理では、元ファイル、中間結果、書き出しデータを自分のシステム上で管理しやすくなります。アップロード速度や外部サービスの稼働状況への依存も減らせます。
ローカル処理だから自動的に安全になるわけではありません。ただし、機密性のあるメディアを第三者の推論サービスへ送らずに済む技術基盤を作れます。
ハードウェアの柔軟性
ソフトウェアとワークフローを、1社のGPUメーカーへ永久に固定する必要はありません。モデル、Runtime、ハードウェア経路を別のコンポーネントとして扱えるためです。
1つのアプリが、メーカーごとに完全に異なるUIを作ることなく、複数のシステムへ対応できます。
維持しやすいデスクトップアーキテクチャ
新しいExecution Provider、ハードウェア世代、モデルバージョンを、同じ基本アーキテクチャへ統合できます。ローカルデスクトップソフトウェアを長期的に発展させやすくなり、単一プラットフォームへの不要な依存を避けられます。
VANIVがONNXを音声・動画のローカル処理に使う仕組み
3つのハードウェア環境で1つのワークフロー
次の3つの作業環境を考えてみましょう。
3人のユーザーは、同じVANIVインターフェース、同じプロジェクト機能、同じ基本ワークフローを使います。処理は各PCで利用できるハードウェアを使用します。速度は異なりますが、作業の流れは共通です。
複数のAI工程を1つのローカルプロジェクトに統合
VANIVは、次の工程をまとめます。
- ローカル音声認識
- 話者検出と話者割り当て
- AIによる動画翻訳
- Text-to-Speechとオフライン音声
- ローカルVoice Cloning
- 動画ダビング
- 複数話者のダビング
- タイミング調整
- 音声ミックスと書き出し
すべての工程が同じモデルや同じExecution Providerを使うとは限りません。重要なのは、個別ツールを行き来するのではなく、一連のローカルプロジェクトとして扱えることです。
クラウドアップロードを必須にしない
- 元ファイルと書き出しデータを自分のPCに保持できる
- 大容量動画を工程ごとに再アップロードする必要がない
- ローカルAI計算に従量課金のクラウド費用を必須としない
- 機密メディアを外部推論サービスへ送る必要がない
VANIVが向いているユーザー
VANIVは、音声、会話、動画を扱いながら、AMD、Intel、NVIDIA上でローカルAIを使いたい個人やチーム向けです。
たとえば、
- コンテンツクリエイター、動画制作者
- 研修、サポート、マーケティング動画を扱う企業
- 制作会社、ローカライゼーションチーム
- 開発者、AIユーザー
- ハードウェアを自由に選びたいユーザー
- クラウド依存よりローカル処理を重視するチーム
自分のハードウェアでローカルAIを使う
VANIVは音声認識、翻訳、Voice Cloning、動画ダビングを、AMD、Intel、NVIDIA向けのローカルワークフローにまとめます。
自分のPCでローカルAIを試す →
ローカルAIにはどのハードウェアが向いているか
ノートPC
ノートPCは、モバイル作業、小規模プロジェクト、テストに向いています。新しいシステムでは、CPU、内蔵GPU、専用GPU、NPUを組み合わせる場合があります。
冷却性能、共有グラフィックスメモリ、アップグレードの制限を確認する必要があります。
ミニPC
ミニPCは、コンパクトで省電力な作業環境に向いています。構成によっては、小規模から中規模のローカルAIワークフローを処理できます。
RAMの増設性、冷却、実際のグラフィックス性能が重要です。
デスクトップとワークステーション
デスクトップPCやワークステーションは、大きなモデル、長時間の動画、継続的な業務利用に向いています。拡張性が高く、より強力なGPUを搭載できます。
一方で、導入費用、設置スペース、消費電力は大きくなります。
最適なハードウェアはワークフローで決まる
この記事では全体像に絞っています。詳しいハードウェア情報はVANIVのガイドで確認できます。
- ローカルAI向けハードウェア：必要な構成を確認
- ローカルAI向けGPU：グラフィックボードとVRAM
- ローカルAIに必要なRAM
- ローカルAI向けCPUとシステム
- 大容量メディア向けSSD
ハードウェアの概要ページから、RAM、CPU、SSDの詳しいガイドへ移動できます。
ONNXに関するよくある質問
ONNXにはNVIDIA GPUが必須ですか？
いいえ。 ONNX Runtimeは、複数メーカーのCPU、GPU、NPUでモデルを実行できます。NVIDIAはCUDAによって広く利用されていますが、ONNXやVANIVの必須条件ではありません。
AMDのグラフィックボードでONNXは動きますか？
はい。 OSと構成に応じて、DirectML、ROCm、MIGraphXなどの経路を利用できます。
IntelハードウェアでONNXは動きますか？
はい。 システムに応じて、CPU、内蔵グラフィックス、Intel Arc、NPU、OpenVINOを利用できます。
ONNXは完全にオフラインで使えますか？
はい。 モデル、Runtime、必要なコンポーネントをローカルへ配置すれば、クラウドを使わずに推論できます。モデルのダウンロードや更新にはインターネットが必要になる場合があります。
ONNXへ変換すると、すべてのモデルが速くなりますか？
いいえ。 ONNXはモデル形式です。速度はモデル最適化、ハードウェア、ドライバー、Runtime、Execution Providerによって決まります。
自分のモデルをONNXへエクスポートできますか？
多くの場合は可能です。 PyTorchには公式のONNXエクスポーターがあります。ほかのフレームワークやモデル環境にも、エクスポートまたは変換ツールがあります。結果はモデルの演算と利用するツールに依存します。
ONNXはオープンソースですか？
はい。ただし区別が必要です。 ONNXプロジェクトはApache 2.0ライセンス、ONNX RuntimeはMITライセンスを使用しています。個別のExecution ProviderやハードウェアSDKには、別のライセンス条件が適用される場合があります。
どのフレームワークがONNXに対応していますか？
PyTorchには公式ONNXエクスポーターがあります。TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learnなどには変換ツールが用意されています。対応範囲はモデル、演算、使用するツールによって異なります。
ONNXとONNX Runtimeの違いは何ですか？
ONNXはモデルと演算を記述します。ONNX Runtimeは、そのONNXモデルを読み込み、最適化し、実行するソフトウェアです。モデルファイルとRuntimeは同じものではありません。
ONNXとDirectMLの違いは何ですか？
ONNXはモデル形式を記述します。DirectMLはWindows上でMachine Learningをハードウェアアクセラレーションする技術です。ONNX RuntimeはDirectMLをExecution Providerとして利用できます。
ONNX RuntimeとOpenVINOの違いは何ですか？
ONNX RuntimeはONNXモデル向けの汎用Runtimeです。OpenVINOはIntel向けに最適化されたツールキットで、Execution Providerとして統合できます。
VANIVにとってONNXが重要なのはなぜですか？
VANIVはONNXを利用し、AMD、Intel、NVIDIA上でローカルAIを実行します。そのため、ワークフローが1社のGPUメーカーだけに固定されません。
まとめ：ONNXはローカルAIをハードウェアに柔軟にする
要点を整理すると、
- ONNXは学習済みAIモデルの交換を容易にします。
- ONNX Runtimeはモデルを読み込み、最適化し、実行します。
- Execution ProviderはRuntimeをCPU、GPU、NPUへ接続します。
この仕組みにより、AMD、Intel、NVIDIAで異なる実行経路を利用できるアーキテクチャを構築できます。性能は各システムによって変わりますが、メーカーごとに基本ワークフローを作り直す必要はありません。
VANIVは、この考え方を採用しています。音声認識、翻訳、Text-to-Speech、Voice Cloning、動画ダビングを、利用可能なAMD、Intel、NVIDIAハードウェアを使うローカルワークフローへまとめます。ハードウェアはユーザーが選び、VANIVが作業の流れをまとめます。
自分のハードウェアでローカルAIを使う
VANIVは音声、会話、動画の処理を、AMD、Intel、NVIDIA向けの1つのローカルワークフローに統合します。
自分のPCでローカルAIを試す →
技術資料と参考ドキュメント
AMD、Intel、NVIDIAおよび各社の商標は、それぞれの権利者に帰属します。VANIVは独立した製品であり、これらの企業との資本関係・提携関係を示すものではありません。