Neste artigo
Muitos aplicativos de IA local parecem depender de uma única marca de GPU. Na prática, a execução depende não só do modelo, mas também de como esse modelo se conecta ao hardware disponível no computador. É aí que entram ONNX, ONNX Runtime e os chamados Execution Providers.
ONNX oferece uma base padronizada para modelos de IA. ONNX Runtime carrega e executa esses modelos. Os Execution Providers conectam a Runtime à CPU, à GPU ou à NPU disponível. Assim, um aplicativo de IA local pode usar caminhos de execução diferentes em sistemas AMD, Intel e NVIDIA.
A VANIV usa essa arquitetura no processamento local de áudio, fala e vídeo. Neste guia, você vai entender o que é ONNX, como funciona a conexão com o hardware e por que flexibilidade de hardware não significa desempenho idêntico em todos os computadores.
O que é ONNX? Um formato aberto para modelos de IA
Um formato comum para modelos treinados
Uma forma simples de entender ONNX é imaginar um formato comum para modelos de IA treinados. O MP3 permite usar arquivos de áudio em diversos programas. O JPEG cumpre função parecida para imagens. O ONNX leva essa ideia geral para modelos de IA, embora a tecnologia por trás seja muito mais complexa.
ONNX significa Open Neural Network Exchange. O formato define, entre outros elementos, o grafo computacional do modelo, suas operações, tipos de dados e parâmetros armazenados. Um modelo pode, por exemplo, ser desenvolvido em PyTorch, exportado para ONNX e depois carregado por uma Runtime compatível.
A comparação com MP3 e JPEG ajuda a visualizar o conceito, mas não é uma equivalência técnica. Um modelo de IA não é apenas um arquivo de mídia: ele contém uma estrutura de cálculos, entradas e saídas definidas e pesos aprendidos durante o treinamento.
Um exemplo simples com reconhecimento de fala
Imagine um modelo de reconhecimento de fala treinado em um framework específico. Sem um formato de intercâmbio adequado, o aplicativo final ficaria mais preso a esse framework e à sua própria Runtime.
Depois da exportação, o modelo é armazenado em um arquivo ONNX. Uma Runtime como ONNX Runtime pode carregar esse arquivo, receber áudio preparado como entrada e devolver texto reconhecido ou uma saída intermediária que o aplicativo processará em seguida.
A vantagem não é que ONNX elimina todas as limitações técnicas. O valor está em separar melhor o desenvolvimento do modelo de sua execução posterior.
Quem está por trás do ONNX?
Microsoft e Facebook, hoje Meta, apresentaram ONNX em conjunto em 2017. O projeto evoluiu até se tornar uma iniciativa com governança aberta sob a LF AI & Data.
Isso é importante porque ONNX não é um formato fechado pertencente a um único fabricante de hardware. Ele oferece uma base técnica compartilhada para diferentes frameworks, runtimes e ecossistemas de hardware.
ONNX em comparação com formatos nativos
PyTorch, TensorFlow e outros ambientes de desenvolvimento têm formatos e ferramentas próprios. Eles são essenciais para treinamento, experimentação e fluxos específicos de cada framework.
ONNX foi criado como formato de intercâmbio. O modelo é treinado no ambiente original, exportado para ONNX e depois executado por uma Runtime compatível.
ONNX não substitui completamente o framework original. Ele acrescenta uma camada de execução mais portátil ao processo de desenvolvimento.
ONNX também tem limitações?
Sim. Nem todo modelo pode ser exportado para ONNX sem ajustes. Fluxos de controle dinâmicos, operadores personalizados ou comportamentos específicos de um framework podem dificultar a exportação e a execução posterior. O Execution Provider escolhido também precisa oferecer suporte aos operadores necessários ou permitir um caminho alternativo.
ONNX não deixa um modelo mais rápido automaticamente. A versão do opset de ONNX, a versão da Runtime e os operadores compatíveis também precisam estar alinhados. ONNX cria a base para execução portátil; o desempenho real depende da otimização do modelo, da Runtime, do hardware e do Execution Provider.
Isso não reduz a importância do ONNX. Significa apenas que um formato comum não resolve sozinho todos os detalhes de implementação.
O que ONNX é — e o que não é
| ONNX não é | ONNX é |
|---|---|
| uma placa de vídeo ou outro componente | um formato aberto para modelos de IA |
| uma plataforma de nuvem | uma ponte entre desenvolvimento e execução |
| um aplicativo de IA pronto | uma base para inferência portátil |
| automaticamente um modelo de voz, imagem ou vídeo | um elemento importante para IA flexível em hardware |
| uma garantia de alto desempenho | uma base comum para várias runtimes |
ONNX sozinho ainda não executa o modelo. Para isso, é necessária uma Runtime — a próxima camada da arquitetura.
O que é ONNX Runtime? Como modelos de IA rodam no seu hardware
O modelo e a Runtime não são a mesma coisa
O arquivo ONNX contém o modelo. ONNX Runtime é o ambiente de execução que carrega o modelo e realiza os cálculos.
Uma analogia simples:
O modelo ONNX é a planta. ONNX Runtime é a máquina que lê essa planta e executa o trabalho.
ONNX Runtime analisa e otimiza o grafo do modelo. Em seguida, executa os cálculos usando os Execution Providers disponíveis. O aplicativo fornece os dados de entrada e continua processando a saída.
Um modelo de reconhecimento de fala passo a passo
Como isso funciona com um arquivo de áudio real?
- Carregar o modelo: ONNX Runtime abre o arquivo ONNX com o modelo de reconhecimento de fala.
- Preparar o áudio: o aplicativo lê o arquivo e o converte para o formato de entrada esperado.
- Executar a inferência: ONNX Runtime calcula a saída com o apoio dos Execution Providers disponíveis.
- Gerar o texto: o modelo devolve texto reconhecido ou uma saída intermediária a partir da qual o aplicativo cria a transcrição.
- Continuar o fluxo: o aplicativo usa o resultado em legendas, tradução ou outra etapa de processamento de voz.
É importante separar essas tarefas. Importação de áudio, pré-processamento, inferência e tratamento posterior do texto são etapas diferentes. Elas podem usar modelos, bibliotecas e unidades de computação distintas.
Por que essa separação importa
Modelo, Runtime, integração com hardware e interface permanecem como camadas separadas. Isso permite:
- atualizar modelos sem refazer toda a interface
- integrar diferentes Execution Providers
- usar a mesma lógica de aplicativo em várias plataformas de hardware
- otimizar pré-processamento e pós-processamento separadamente
ONNX Runtime consegue carregar e executar um modelo. A próxima pergunta é: como o cálculo chega ao hardware certo? Essa é a função dos Execution Providers.
O que é um Execution Provider? A conexão entre ONNX e CPU, GPU ou NPU
O que um Execution Provider faz
Um Execution Provider conecta ONNX Runtime a uma plataforma de hardware ou tecnologia de aceleração específica.
ONNX Runtime analisa o grafo do modelo. Os Execution Providers registrados informam quais nós ou subgrafos conseguem executar. A Runtime atribui a eles as partes compatíveis. Operações restantes podem ser entregues a outro Provider ou ao CPU Execution Provider padrão.
Portanto, um Execution Provider não é apenas um nome em um arquivo de configuração. Ele conecta a Runtime a kernels otimizados, gerenciamento de memória e hardware específico.
A analogia do adaptador universal
Imagine ONNX Runtime como um adaptador universal. O modelo permanece essencialmente o mesmo, mas a conexão com o hardware muda:
- CUDA ou TensorRT para NVIDIA
- MIGraphX para AMD
- OpenVINO para Intel
- DirectML como caminho Windows para vários fabricantes
- execução em CPU como base ampla
A analogia explica o princípio geral. Ela não significa que todos os Providers oferecem os mesmos recursos ou a mesma velocidade.
O que acontece quando uma operação não é compatível?
Se um Execution Provider não consegue executar determinada operação, ONNX Runtime pode entregar partes compatíveis a outro Provider ou continuar o restante na CPU.
A disponibilidade e a ordem dos Providers fazem parte da configuração técnica do aplicativo. Como usuário da VANIV, você trabalha com o fluxo final enquanto a distribuição ocorre em segundo plano.
Comparação entre CPU, GPU e NPU
| Unidade | Ponto forte | Uso típico em IA local | Limitação importante |
|---|---|---|---|
| CPU | compatibilidade ampla e tarefas flexíveis | modelos menores, pré-processamento, pós-processamento e partes não aceleradas | costuma ser mais lenta em cargas altamente paralelas |
| GPU | alta capacidade de processamento paralelo | modelos de áudio, voz, imagem e vídeo | VRAM, drivers e suporte do Provider |
| NPU | inferência eficiente em energia | notebooks, sistemas compactos e tarefas em segundo plano | suporte a modelos e operadores varia |
Os Execution Providers criam a base de uma IA flexível em hardware. Agora podemos analisar NVIDIA, AMD e Intel em detalhes.
ONNX em NVIDIA: CUDA e TensorRT para IA local
CUDA como caminho consolidado
O CUDA Execution Provider conecta ONNX Runtime às GPUs NVIDIA. CUDA é amplamente usado no ecossistema de IA, por isso muitos modelos e aplicativos são otimizados primeiro para esse caminho.
Para quem já possui hardware NVIDIA, isso representa uma rota madura, apoiada por um grande ecossistema de software e desenvolvimento.
TensorRT como camada adicional de otimização
O TensorRT Execution Provider usa o motor de inferência da NVIDIA para acelerar modelos ONNX compatíveis em GPUs NVIDIA. TensorRT é uma camada adicional de execução e não deve ser confundido com o formato ONNX.
Sua utilidade depende do modelo, dos operadores suportados, da precisão usada e do nível de otimização necessário.
O que isso significa para você
Se você tem uma placa NVIDIA, dispõe de um caminho ONNX amplamente suportado. ONNX Runtime, porém, não fica limitada ao CUDA. É justamente essa abertura que permite aplicativos para vários fabricantes.
ONNX em AMD: DirectML, ROCm e MIGraphX
DirectML no Windows
DirectML é um caminho de execução do Windows para hardware compatível com DirectX 12, independentemente do fabricante. Por isso, pode ser relevante para gráficos AMD, Intel e NVIDIA.
DirectML continua recebendo suporte, mas está em modo de manutenção sustentada. A Microsoft desenvolve novos recursos para implantações de ONNX Runtime no Windows por meio do Windows ML. Windows ML também se baseia em ONNX Runtime e pode gerenciar Execution Providers adequados para CPU, GPU e NPU.
ROCm e MIGraphX
ROCm é a plataforma de computação em GPU da AMD, especialmente relevante no Linux e em configurações AMD avançadas. MIGraphX usa otimização de grafos da AMD para acelerar modelos ONNX em GPUs AMD.
O antigo ROCm Execution Provider foi removido a partir do ONNX Runtime 1.23. A documentação oficial recomenda migrar cargas compatíveis para MIGraphX.
A combinação ideal depende do sistema operacional, da GPU, dos drivers, do pacote da Runtime e do modelo.
O que isso significa para você
Hardware AMD não fica automaticamente de fora da IA local só porque muitos projetos começam oferecendo CUDA. ONNX e Execution Providers adequados abrem outros caminhos que a VANIV aproveita em uma arquitetura flexível.
ONNX em Intel: CPU, gráficos, NPU e OpenVINO
CPU e gráficos Intel
CPUs Intel podem executar modelos ONNX por caminhos baseados em CPU. Gráficos integrados Intel e GPUs Intel Arc podem oferecer aceleração adicional, dependendo do sistema.
Assim, um computador Intel não fica necessariamente limitado à inferência somente por CPU.
NPU em sistemas Intel modernos
NPUs são projetadas para inferência eficiente em energia. Elas são particularmente relevantes em notebooks e sistemas compactos. A utilidade prática depende do modelo e do caminho de execução disponível.
Uma NPU não substitui automaticamente uma GPU potente. Seu objetivo é diferente: oferecer inferência local eficiente com menor consumo.
OpenVINO
OpenVINO é um toolkit otimizado para hardware Intel e pode ser integrado ao ONNX Runtime como Execution Provider. O OpenVINO Execution Provider atual oferece aceleração em CPUs Intel, GPUs Intel e NPUs Intel.
O que isso significa para você
A VANIV pode integrar os caminhos Intel disponíveis ao mesmo fluxo de projeto local. A interface continua consistente enquanto a execução se adapta ao sistema utilizado.
Os três caminhos de hardware em resumo
| Fabricante | Caminhos de execução comuns | Unidades de processamento possíveis |
|---|---|---|
| NVIDIA | CUDA · TensorRT · DirectML | GPU |
| AMD | DirectML · MIGraphX · Ecossistema ROCm | GPU |
| Intel | CPU EP · OpenVINO · DirectML | CPU · GPU · NPU |
Compatibilidade de hardware e desempenho: por que os sistemas têm velocidades diferentes
Um notebook antigo não se transforma de repente em uma workstation de alto desempenho. Isso não é um problema de compatibilidade, mas uma consequência normal das diferenças de hardware.
O que isso significa para o seu computador?
O desempenho depende principalmente de três áreas:
Compatibilidade e desempenho são perguntas diferentes
Um sistema pode executar o fluxo e ainda levar muito mais tempo do que outro.
Por exemplo:
- gráficos integrados normalmente oferecem menos poder de cálculo
- uma GPU dedicada pode acelerar operações paralelas
- modelos maiores precisam de mais RAM ou VRAM
- partes não compatíveis podem continuar na CPU, mas com menor velocidade
Por que este guia evita disputas simplistas entre GPUs
Afirmar que “a GPU A é sempre mais rápida que a GPU B” seria pouco confiável sem condições de teste controladas. Uma comparação válida exige o mesmo fluxo, modelo, versões de driver, Execution Provider, configurações e material de origem.
Comparações específicas de placas de vídeo merecem artigos próprios de benchmark e compra.
Por que ONNX é importante para IA local
Execução local
Modelos ONNX e ONNX Runtime podem ser implantados completamente no computador. Portanto, a inferência não precisa acontecer obrigatoriamente na nuvem.
Isso é especialmente útil para áudio e vídeo. Arquivos grandes não precisam ser enviados para um serviço externo em cada etapa.
Controle sobre arquivos e processos
O processamento local oferece mais controle sobre arquivos originais, resultados intermediários e exportações. Também reduz a dependência da velocidade de upload e da disponibilidade de serviços externos.
Trabalhar localmente não é uma garantia automática de segurança. Ainda assim, cria uma base técnica para que mídias sensíveis não precisem ser enviadas a um serviço de inferência de terceiros.
Flexibilidade de hardware
O software e o fluxo não precisam ficar presos permanentemente a um único fabricante de GPU. Modelo, Runtime e caminho de hardware continuam sendo componentes separados.
Assim, um mesmo aplicativo pode atender sistemas diferentes sem exigir uma interface completamente nova para cada marca.
Uma arquitetura de desktop sustentável
Novos Execution Providers, gerações de hardware e versões de modelos podem ser integrados à mesma arquitetura básica. Isso facilita a evolução de software local e evita dependência desnecessária de uma única plataforma.
Como a VANIV usa ONNX para áudio e vídeo locais
Um fluxo para três ecossistemas de hardware
Imagine três estações de trabalho:
Os três usuários trabalham com a mesma interface da VANIV, os mesmos recursos de projeto e o mesmo fluxo principal. O processamento utiliza o hardware disponível em cada máquina. O desempenho muda, mas o processo continua consistente.
Várias etapas de IA em um projeto local
A VANIV reúne:
- reconhecimento de fala local
- detecção e atribuição de falantes
- tradução de vídeo com IA
- Text-to-Speech e vozes offline
- Voice Cloning local
- dublagem de vídeo
- dublagem com vários falantes
- ajuste de timing
- mixagem de áudio e exportação
Nem toda etapa usa necessariamente o mesmo modelo ou Execution Provider. O valor para o usuário está em transformar tudo isso em um projeto local contínuo, em vez de uma coleção de ferramentas isoladas.
Sem uploads obrigatórios para a nuvem
- arquivos originais e exportações permanecem no seu computador
- vídeos grandes não precisam ser enviados novamente em cada fase
- a computação local não exige cobrança de nuvem por uso
- mídias confidenciais não precisam ser enviadas a um serviço externo de inferência
Para quem é a VANIV
A VANIV foi criada para pessoas e equipes que trabalham com áudio, voz ou vídeo e querem usar IA local em hardware AMD, Intel ou NVIDIA.
Entre elas:
- criadores de conteúdo e produtores de vídeo
- empresas com vídeos de treinamento, suporte ou marketing
- agências e equipes de localização
- desenvolvedores e entusiastas de IA
- usuários que valorizam liberdade na escolha do hardware
- equipes que preferem processamento local a dependência contínua da nuvem
Use IA local no seu próprio hardware
A VANIV reúne reconhecimento de fala, tradução, Voice Cloning e dublagem de vídeo em um fluxo local para AMD, Intel ou NVIDIA.
Testar IA local no seu hardware →
Qual hardware é adequado para IA local?
Notebook
Um notebook é adequado para trabalho móvel, projetos menores e testes. Sistemas modernos podem combinar CPU, gráficos integrados, GPU dedicada e NPU.
É importante considerar refrigeração, memória gráfica compartilhada e opções limitadas de upgrade.
Mini PC
Um mini PC funciona bem em estações compactas e eficientes. Dependendo da configuração, consegue executar fluxos de IA local pequenos ou médios.
Observe expansão de RAM, refrigeração e desempenho gráfico real.
Desktop e workstation
Desktops e workstations são mais indicados para modelos maiores, vídeos longos e uso profissional frequente. Eles oferecem mais possibilidades de expansão e comportam GPUs mais potentes.
Em contrapartida, exigem mais orçamento, espaço e energia.
O hardware certo depende do seu fluxo
Este guia oferece uma orientação geral. A seção de hardware da VANIV traz informações mais detalhadas:
- Hardware para IA local: quais componentes você precisa
- GPU para IA local: placas de vídeo e VRAM
- Quanta RAM a IA local precisa
- CPU e sistema para IA local
- SSD para IA local e grandes projetos de mídia
A visão geral de hardware leva aos guias específicos de RAM, CPU e SSD.
Perguntas frequentes sobre ONNX
Preciso obrigatoriamente de uma placa NVIDIA para usar ONNX?
Não. ONNX Runtime pode executar modelos em CPUs, GPUs e NPUs de diferentes fabricantes. NVIDIA é muito usada por causa do CUDA, mas não é requisito para ONNX nem para VANIV.
ONNX funciona em placas AMD?
Sim. Dependendo do sistema operacional e da configuração, podem ser usados DirectML, ROCm e MIGraphX.
ONNX funciona em hardware Intel?
Sim. Dependendo do sistema, é possível usar CPU, gráficos integrados, Intel Arc, NPU e OpenVINO.
ONNX pode funcionar completamente offline?
Sim. Se o modelo, a Runtime e os componentes necessários estiverem instalados localmente, a inferência pode ocorrer sem nuvem. Downloads e atualizações ainda podem exigir internet.
ONNX deixa qualquer modelo mais rápido automaticamente?
Não. ONNX é um formato de modelo. O desempenho depende da otimização, do hardware, dos drivers, da Runtime e do Execution Provider.
Posso exportar meu próprio modelo para ONNX?
Em muitos casos, sim. PyTorch oferece um exportador oficial de ONNX. Outros frameworks e ecossistemas têm ferramentas próprias de exportação ou conversão. O resultado depende das operações do modelo e das ferramentas utilizadas.
ONNX é open source?
Sim, com uma distinção importante. O projeto ONNX usa a licença Apache 2.0. ONNX Runtime também é open source e usa a licença MIT. Alguns Execution Providers e SDKs de hardware podem ter termos próprios.
Quais frameworks oferecem suporte a ONNX?
PyTorch oferece um exportador oficial. Há ferramentas de conversão para TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn e outros ecossistemas. A compatibilidade exata depende do modelo, dos operadores e do conjunto de ferramentas.
Qual é a diferença entre ONNX e ONNX Runtime?
ONNX descreve o modelo e suas operações. ONNX Runtime é o software que carrega, otimiza e executa um modelo ONNX. Portanto, o arquivo do modelo e a Runtime não são a mesma coisa.
Qual é a diferença entre ONNX e DirectML?
ONNX descreve o formato do modelo. DirectML é uma tecnologia do Windows para execução de Machine Learning com aceleração de hardware. ONNX Runtime pode usar DirectML como Execution Provider.
Qual é a diferença entre ONNX Runtime e OpenVINO?
ONNX Runtime é uma Runtime geral para modelos ONNX. OpenVINO é um toolkit otimizado para Intel que pode ser integrado como Execution Provider.
Por que ONNX é importante para a VANIV?
A VANIV usa ONNX para executar IA local em sistemas AMD, Intel e NVIDIA. Assim, o fluxo não fica preso a um único fabricante de GPU.
Conclusão: ONNX torna a IA local flexível em hardware
Em resumo:
- ONNX facilita o intercâmbio de modelos de IA treinados.
- ONNX Runtime carrega, otimiza e executa esses modelos.
- Execution Providers conectam a Runtime à CPU, à GPU ou à NPU.
O resultado é uma arquitetura capaz de usar diferentes caminhos de execução em AMD, Intel e NVIDIA. O desempenho continua dependendo do sistema, mas o fluxo principal não precisa ser reinventado para cada fabricante.
A VANIV se baseia exatamente nessa abordagem. Reconhecimento de fala, tradução, Text-to-Speech, Voice Cloning e dublagem de vídeo são reunidos em um fluxo local que usa o hardware AMD, Intel ou NVIDIA disponível. Você escolhe o hardware; a VANIV organiza o fluxo.
Use IA local no seu próprio hardware
A VANIV combina processamento de áudio, fala e vídeo em um fluxo local para AMD, Intel ou NVIDIA.
Testar IA local no seu hardware →
Fontes técnicas e documentação complementar
AMD, Intel, NVIDIA e suas respectivas marcas pertencem aos seus proprietários. A VANIV é um produto independente e não possui vínculo comercial com essas empresas.