openvino：优化和部署AI推理的开源工具包

openvino：优化和部署AI推理的开源工具包

openvino 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/openvino

在人工智能领域，模型的推理效率是决定应用性能的关键因素。OpenVINO™ 是一个开源工具包，旨在优化和部署深度学习推理，无论是在边缘设备还是在云端。以下是关于这个项目的详细介绍。

项目介绍

OpenVINO™ Toolkit 是由英特尔推出的一款开源工具包，它通过优化深度学习模型，提高计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理等常见任务的推理性能。OpenVINO 支持将 TensorFlow、PyTorch 等流行框架训练的模型转换为适用于Intel®平台的优化格式，从而降低资源需求，并实现高效的部署。

项目技术分析

OpenVINO™ Toolkit 包含多个组件，其中核心组件包括 OpenVINO Model Converter (OVC)、OpenVINO™ Runtime，以及针对Intel® CPUs 和 Intel® Processor Graphics 的 CPU、GPU、多设备异构插件。这些组件共同工作，提供了从模型转换到推理执行的全流程支持。

Components

• OpenVINO™ Runtime：提供了一套 C++ 库，并包含 C 和 Python 绑定，为不同平台上的推理解决方案提供了一个统一的 API。
• Plugins：包含由 OpenVINO 团队维护的插件，用于简化在多种硬件设备上的模型加载。
• Frontends：允许从原生框架格式读取模型的 OpenVINO 前端。
• OpenVINO Model Converter (OVC)：是一个跨平台的命令行工具，用于在训练和部署环境之间转换模型，并调整模型以适应目标设备的最佳执行。
• Samples：展示了基本 OpenVINO 用例的 C、C++ 和 Python 语言应用程序。

项目及技术应用场景

OpenVINO™ Toolkit 可以在各种硬件设备上进行模型推理。它支持从流行框架如 TensorFlow、ONNX、PaddlePaddle、MXNet、Caffe、Kaldi 中导入的预训练模型。以下是 OpenVINO 的几个典型应用场景：

1. 计算机视觉：通过优化图像识别、目标检测等任务，提升视觉应用的性能。
2. 自动语音识别：优化语音处理模型，提高语音识别的准确性和实时性。
3. 自然语言处理：加速文本分析、机器翻译等任务的推理过程。

项目特点

OpenVINO™ Toolkit 具有以下显著特点：

• 广泛的支持：支持Intel®平台，包括 CPU 和 GPU，以及 ARM CPU。
• 高效的优化：通过模型转换和推理优化，提高性能并降低资源消耗。
• 灵活的部署：支持从边缘到云的多种部署选项。
• 丰富的模型库：支持100+ 开源和公共模型，适用于不同的应用场景。

支持硬件矩阵

OpenVINO™ Runtime 支持以下硬件设备：

• CPU：Intel Xeon、Intel Core、Intel Atom 以及 ARM CPU。
• GPU：Intel Processor Graphics，包括 Intel HD Graphics 和 Intel Iris Graphics。

此外，OpenVINO 还提供了多个插件，如 Auto 插件自动选择推理设备，Auto Batch 插件实现自动批处理，Hetero 插件支持异构执行，Multi 插件支持在多个设备上并行推理。

结论

OpenVINO™ Toolkit 是一个强大的开源工具包，它通过优化和部署深度学习模型，为开发人员提供了一种高效的方式来提升人工智能应用的性能。无论您是在开发计算机视觉、语音识别还是自然语言处理应用，OpenVINO 都能为您带来显著的性能提升和资源节约。通过使用 OpenVINO，您可以在Intel®平台上实现快速、高效的 AI 推理。

openvino 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/openvino