パフォーマンス・ボトルネック分析
ココロ-ONNXは、以下のような設計により、パフォーマンスの最適化を実現しています：
具体的な最適化策
- モデリングの定量化8ビット整数量子化バージョン（80MB）を使用することで、浮動小数点モデル（300MB）と比較して75%のメモリフットプリントを削減。
- バッチ無効修正
hello.py正鵠を得るstreaming=Trueパラメーター ストリーミングを有効にする - スレッドコントロール以下は、ONNX Runtimeをその
session_optionsスレッド数を物理的なCPUコア数に制限する - キャッシュの最適化リアルタイムの計算負荷を軽減するために、重複テキストのローカルwavキャッシュメカニズムを使用する。
高等技術
Raspberry PiのようなARMデバイスの場合、1) ARMに最適化されたバージョンのONNXランタイムをコンパイルする。onnxruntime.transformersレイヤー・フュージョンの実行 3) 有効化ORT_ENABLE_EXTENDED命令セットの最適化
この答えは記事から得たものである。ココロ-ONNX：多言語・多音声をサポートする効率的な音声合成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ココロONNXのリアルタイム音声合成性能を低コンフィギュレーション機器で最適化するには？
