英特爾推出OpenVINO全新版本， 賦能開發者加速AI推理
發布公告時刻：2022-03-21 18:35:47
自2018年推出OpenVINO?以來，英特爾已經幫助數十萬開發者大幅提升了AI推理性能，并將其應用從邊緣計算擴展到企業和客戶端。英特爾于2022年巴塞羅那世界移動通信大會前夕，推出了英特爾®發行版(ban)OpenVINO工具套件的(de)全新版(ban)本。其中的新功能主要根據開發者過去三年半的反饋而開發，包括更好的高度了解沙盤模型選定 、更好的機器可凍胚移植性選定 同時極高的偵探推理功能和更罕見的代碼怎么用改進。
——Adam Burns
英特爾網絡與邊緣事業部
OpenVINO開發者工具副總裁
關于OpenVINO 2022.1的功能
更簡易的更新API
● 從結構框架轉變時變少編碼重設：目前完成開展(zhan)小(xiao)于模(mo)式減輕變(bian)換，三維模(mo)型不是需選址(zhi)變(bian)換。
● 促使AI的更簡潔條件：3d模型提高器的API參數指標已降低，能夠(gou)比較大幅度地降低復(fu)雜的性。
● 訓練學習時足夠考慮一下到偵探推理：OpenVINO鍛煉方法存(cun)儲和神經(jing)末梢wifi網(wang)絡(luo)減(jian)小構架（NNCF）出示(shi)先選擇的(de)沙盤模(mo)型鍛煉方法摸板(ban)，這摸板(ban)能否進(jin)十步的(de)提升功(gong)能，一起控制小動(dong)作自動(dong)認別、畫像(xiang)區(qu)分(fen)、手機語(yu)音(yin)自動(dong)認別、解答和翻(fan)譯專業的(de)最(zui)準(zhun)性。
更廣泛的模型支持
● 幫助更普遍的天然語言的可編寫程序型號各類文本文件轉視頻視頻語音和視頻視頻語音分辨等用例：動態形狀支持可更好地賦能BERT系列和Hugging Face轉換器。
● 改進和支持軟件高級統計機機器人視覺：Mask R-CNN系列現在已被進一步優化，并引入了對雙精度（FP64）模型的支持。
● 直接性適用PaddlePaddle沙盤模型：模型優化器現在可以直接導入PaddlePaddle模型，而無需先轉換到另一個框架。
可移植性和性能
● 更智力的機械設備采用，不要變更代碼怎么用：AUTO機(ji)械機(ji)制可給出模形想要立刻知道可以(yi)使用的模式演繹推理(li)實力，對此用過程不(bu)須(xu)再(zai)前(qian)提(ti)詢問其來計算條件。
● 方式套件內設專家團隊級提升：確認主(zhu)動(dong)批(pi)解(jie)決(jue)的(de)功能(neng)而上升的(de)設備功效，主(zhu)動(dong)改變(bian)(bian)和自定議適宜(yi)搭建者的(de)設備系統配置(zhi)，和寬度學會(hui)型號的(de)貨運量設計。往(wang)往(wang)使(shi)搭建者改變(bian)(bian)了(le)可括展并行傳(chuan)輸(shu)解(jie)決(jue)及網(wang)站優化存(cun)儲空(kong)間的(de)在(zai)使(shi)用(yong)休(xiu)驗(yan)。
● 專為第12代英特爾®酷(ku)睿?打造：認(ren)可(ke)混合型(xing)架構部署(shu)，為食用CPU和模塊(kuai)化GPU確定高能力邏輯出示了增強(qiang)用途。
關于邊緣采用
——Mouli Narayanan
Zeblok創辦人兼總裁執行程序官
——Eric Watko
American Tower研發總經理裁