【ITBEAR科技資訊】6月5日消息，英特爾在OpenVINO?工具套件發(fā)布五周年之際，舉辦了OpenVINO? DevCon中國系列工作坊2023活動。該活動旨在通過每月一次的工作坊，持續(xù)幫助開發(fā)者系統(tǒng)學習和提升，促進開發(fā)者在AI領域的發(fā)展。
據ITBEAR科技資訊了解，英特爾成功舉辦了首期OpenVINO? DevCon 2023系列活動，以“煥然五周年·瞰見新特性”為主題。在本次活動上，英特爾發(fā)布了全新的英特爾?OpenVINO? 2023.0版本，該版本功能更加強大，旨在幫助AI開發(fā)者簡化工作流程，提升部署效率。
OpenVINO?作為一款深度學習推理工具，在過去幾年中已經幫助數十萬開發(fā)者顯著提升了AI推理性能。憑借OpenVINO?，開發(fā)者只需幾行代碼即可實現高性能的“一次編寫，任意部署”，并且自動選擇最佳硬件配置，提升了開發(fā)效率。由于OpenVINO?能夠在不同硬件平臺上高效準確地進行推理，這項技術已廣泛應用于教育、零售、醫(yī)療和工業(yè)等各個領域，為行業(yè)客戶提供了高效的深度學習推理技術，帶來了巨大價值。
OpenVINO? 2023.0版本在過去的基礎上新增了許多優(yōu)勢。首先，它提供了更多的集成，最大限度減少了代碼變更的需求。開發(fā)者在優(yōu)化模型時，無需離線轉換TensorFlow模型，而是可以直接加載標準的TensorFlow模型到OpenVINO? Runtime或OpenVINO? Model Server中，并實現自動轉換。當需要最大性能時，仍然可以選擇離線轉換為OpenVINO?格式。其次，OpenVINO? 2023.0版本具備更廣泛的模型支持，包括生成式AI模型、文本處理模型和其他關鍵模型的支持。開發(fā)者在使用GPU時不再需要更改為靜態(tài)輸入，具有更大的靈活性。此外，通過神經網絡壓縮框架(NNCF)，可以更輕松地實現對模型的壓縮，從而獲得更大的性能改進。
此外，OpenVINO? 2023.0版本具有出色的可移植性和性能。CPU設備插件現在支持線程調度，開發(fā)者可以根據應用程序的優(yōu)先級選擇在不同的核上運行推理，以優(yōu)化性能或節(jié)能。無論使用哪種插件，OpenVINO?都將提供最佳性能格式。另外，在GPU上，OpenVINO? 2023.0版本通過更高效的模型加載和編譯改進了模型緩存。
除了對OpenVINO?的持續(xù)更新迭代，英特爾還發(fā)布了“英特爾? Developer Cloud for the Edge”平臺的公測版。該平臺提供了對英特爾最新架構CPU、GPU、VPU和FPGA等硬件資源的訪問，同時支持容器化和裸機應用部署，加速人工智能方案的開發(fā)、驗證和部署，提高應用開發(fā)效率和產品選型優(yōu)化。該平臺還將持續(xù)優(yōu)化用戶體驗，引入本地參考實現和相關邊緣設備，擴建基礎服務硬件以滿足不同用戶對測試設備多樣性的需求。
