您的人工智能和计算机视觉应用程序...现在更快

利用英特尔® Distribution of OpenVINO™ toolkit 开发模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具套件基于卷积神经网络 (CNN),将工作负荷跨英特尔® 硬件(包括加速器)扩展并最大限度提高性能。

探索功能

深度学习推理

借助用于预训练模型的内置模型优化器和用于特定硬件加速的推理引擎运行时,跨英特尔® 平台加速和部署神经网络模型。

传统计算机视觉

开发和优化使用 OpenCV 库和其他行业工具构建的经典计算机视觉应用程序。

硬件加速

充分利用采用英特尔® 技术的加速器的性能:CPU、iGPU、FPGA、VPU、英特尔® Gaussian & Neural Accelerator 以及 IPU。

英特尔提供了强大的可扩展硬件和软件解决方案组合,并由英特尔 Distribution of OpenVINO toolkit 提供支持,可满足任何使用案例的各种性能、功耗和价格需求。了解该工具套件如何在多个深度神经网络上以高吞吐率和效率促进您的推理应用程序。 

谁需要此产品

要求以下条件的人工智能研究人员、应用程序开发人员、数据科学家和实施者:

  • 高性能、深度学习部署
  • 简化的开发流程和易于使用的工作流程
  • 跨平台的灵活性和可扩展性及其跨英特尔® 架构、CPU、iGPU、VPU、英特尔® Gaussian & Neural Accelerator 以及 FPGA 的解决方案

人工智能驱动的医疗成像

英特尔与飞利浦合作,无需加速器就可以为 X 射线和计算机断层 (CT) 扫描提供高性能、高效的深度学习推理。该解决方案在由英特尔® 至强® 可扩展处理器支持的服务器上运行,并通过英特尔 Distribution of OpenVINO toolkit 进行了优化。

2020.4

2020.3 LTS

你能做些什么

智能教室

跟踪并分析课堂指标,例如出勤率、参与人数和参与度。

工业异常检测

使用计算机视觉和时间序列分析来检测工业异常。

脑肿瘤图像分割

通过应用 U-Net 架构来分割原始核磁共振图像中的脑肿瘤。

奖项颁发者:

Embedded Vision Alliance*

案例分析

用于医疗成像的深度学习

英特尔和 GE* 将人工智能的力量带入了临床诊断扫描和其他医疗保健的工作流程中。

为工业 4.0 提供人工智能机器人

NexCOBOT 提供了一种灵活的模块化机器人技术解决方案,该解决方案使用英特尔的工具将人工智能与机器视觉集成在一起。

产品和性能信息

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英特尔的编译器针对非英特尔微处理器的优化程度可能与英特尔微处理器相同(或不同)。这些优化包括 SSE2、SSE3 和 SSSE3 指令集和其他优化。对于在非英特尔制造的微处理器上进行的优化,英特尔不对相应的可用性、功能或有效性提供担保。该产品中依赖于微处理器的优化仅适用于英特尔微处理器。某些非特定于英特尔微架构的优化保留用于英特尔微处理器。关于此通知涵盖的特定指令集的更多信息,请参阅适用产品的用户指南和参考指南。

通知版本 #20110804