OpenVINO™模型部署的五种加速策略

OpenVINO™2025已经支持多种方式的模型加速部署方式，这里以OpenVINO™2025+ NNCF为例，基于C++代码YOLO11 推理，对比五种方法运行速度，硬件都是基于：

CPU 酷睿i7 + Iris(R) X图形卡

推理速度对比如下

测试比较截图如下：

INT8量化以后

异步流水线

异步回调流水线

异步队列模式

开启 Iris(R) 集显 异步队列模式

OpenVINO™2025

深度学习与大模型部署实战教程

OpenVINO™2025开发包C++SDK全新演绎实现YOLO11与YOLO12目标检测、实例分割、姿态评估、旋转目标检测 实时推理；三种代码层面的模型加速技能与两种模型压缩量化方法，让YOLO11系列模型在CPU上部署快到起飞。全面解析OpenVINO™-GenAI模块的大模型部署能力，实现文本到文本、文本到图像、图像到文本、语音到文本等多种主流大模型本地化部署与WEB部署，解析大模型的图像语义描述、对象计数、OCR识别、图像生成、VQA等各种能力的应用演示。解析最新的OpenVINO™2025 C#支持包YOLO11实时推理代码与OpenVINO™2025 +PaddleOCRv4模型的快速部署推理实现超强OCR识别能力。

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