英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件概述

人工智能推理将应用神经网络训练后获得的功能，以取得结果。英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件可支持您运用附带的模型优化器和运行时及开发工具，来优化、调优和运行全面的人工智能推理。

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性能基准

系统要求

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

立即行动

安装和设置  入门指南

你能做些什么

了解开发人员如何在多个英特尔® 架构上，使用英特尔® Distribution of OpenVINO 工具套件，支持横跨制造业、医疗、生命科学、零售、安全等多个行业的新用例和强化用例。

在边缘

研华科技使用英特尔® Vision Products 解决零售难题

在笔记本电脑上

借助 Adobe Sensei* On-Device SDK 提高人工智能性能

在云端

NimbleBox 的英特尔® 优化加速了云推理性能

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。

发布说明

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系统要求

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

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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。