探索功能

高性能,深度学习

转换和优化模型,以实现深度学习推理应用程序的高性能。

简化开发

将附带的推理工具用于低精度优化及媒体处理、计算机视觉库和预优化内核,推动更为顺畅的开发流程。

一次写入,处处部署

在跨主机处理器、加速器和环境的组合(包括 CPU、GPU、VPU、FPGA、本地和设备中)以及浏览器或云中部署相同的应用程序。

如何工作

1.构建

利用 Open Model Zoo 寻找开源、预先训练、预先优化且随时可进行推理的模型,或使用您自己的深度学习模型。

Open Model Zoo

2.优化

通过模型优化器运行经训练的模型,以便将模型转换为中间表示 (IR),该中间表示以一对文件(.xml 和 .bin)表示。这些文件描述了网络拓扑,并包含权重和偏差模型的二进制数据。

模型优化器开发人员指南

3.部署

借助一次编写、随时随地部署的高效能力,运用推理引擎,在多个处理器、加速器和环境中运行推理并输出结果。

推理引擎开发人员指南

2021 年 3 月

2021 年 3 月发行版新功能

  • 引入条件编译,这可以显著减少特定模型的运行时组件的二进制占用空间(仅作为开放源码提供)。
  • 推出针对第三代智能英特尔® 至强® 可扩展平台(代号 Ice Lake)的支持,可实现高级性能、安全性、效率和内置人工智能加速,以处理独特的工作负载和更强大的人工智能
  • 添加新的预先训练模型,并支持公共模型,以简化开发。
    • 公共模型包括 aclnet-int8 (sound_classification)、deblurgan-v2 (image_processing)、fastseg-small 和 fastseg-large(语义分割)等。
  • 开发人员工具现作为 Python wheel package 提供,针对 Windows、macOS 和 Linux 采用 pip install openvino-dev,以便实现更高效的软件包安装、升级和管理。

2020.3.1 LTS

2020.3.1 LTS 版本的新功能

长期支持 (LTS) 是一种新的年度版本类型,提供长期维护和支持,重点在于稳定性和兼容性。这使您可以更有信心地部署采用英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件的应用程序。为了获得最新功能和领先性能,每年将继续提供三到四次标准版本。

  • 提供以前的 2020.3 LTS 版本的错误修复。阅读了解更多支持详情
  • 包括安全和功能的错误修复,以及细微功能更改
  • 包括对第十一代智能英特尔® 酷睿™ 处理器(原代号为 Tiger Lake)的改进支持(包括英特尔锐炬® Xe 显卡和英特尔® 深度学习加速说明)。

英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件 2020.3.X LTS 版本将继续支持搭载英特尔® Arria® 10 FPGA 的英特尔® Vision Accelerator Design 和搭载英特尔® Arria® 10 GX FPGA 的英特尔® Programmable Acceleration Card。

有关基于 FPGA 的新一代可编程深度学习解决方案的问题,或者要获取最新的 FPGA 更新,请联系您的销售代表或联系我们

发布说明

LTS 文档

荣获 Embedded Vision Alliance 大奖*

由 oneAPI 提供支持

高效、智能的途径,可以摆脱专有替代方案的经济和技术负担,实现加速计算的自由。

产品和性能信息

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性能因用途、配置和其他因素而异。请访问 www.Intel.com/PerformanceIndex 了解更多信息。