除了硬件，英特尔推出了OpenVINO深度学习部署工具包，并且在2018年下半年更新了5个版本，早期称为dldt[1]，其中包括模型优化器和推理引擎以及面向OpenCV和OpenVX的优化计算机视觉库。...与Movidius SDK相比，原来只是做编码、解码的加速，现在不仅能做编解码的加速，也能做视频处理工作，把Movidius SDK结合在一起，在整个流水线里面所用到的所有工具打在一起放到OpenVINO...模型优化器：OpenVINO模型优化器可以自动执行与设备无关的优化，例如将BatchNorm和Scale融合到卷积中，在Movidius SDK转换前需自行融合后再转换模型。...Linux下安装OpenVINO 首先介绍下笔者使用的平台和软硬件信息： 处理器：Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz × 8 操作系统：Ubuntu16.04 LTS...转换过程或多或少会有精度损失，因此转换完成后建议在caffe上重新测试精度，确定转换过程没有问题 完成caffe模型的转换，需要使用OpenVINO模型优化器将caffe模型转换为的OpenVINO中间过程
尽管有人津津乐道于承载 AI 应用的一些专用架构平台，但实际情况是，仅采用专用加速芯片或优化单一框架，已经无法满足运行不同工作负载和适应不同应用场景所需。...以第二代英特尔至强可扩展处理器上的VNNI深度学习加速指令为例，过去卷积神经需要三条指令，而现在的话一条指令就可以了，通过在底层的软硬件协同优化，可根据不同深度学习框架将推理性能加速2-3倍甚至更多。...我们需要根据应用需求构建起完整的数据分析/AI流水线，从高质量数据源整理、数据预处理与清洗、适当特征数据的选择与构建等前期工作开始，这就要求数据工程师、算法工程师等协同工作。...OpenVINO™工具包基于卷积神经网络（CNN），可扩展英特尔硬件（包括加速器）的工作负载，并最大限度地提高性能。...具体来说，OpenVINO具有面向OpenCV和OpenVx的优化计算机视觉库，并支持跨计算机视觉加速器的异构执行，可通过基于英特尔架构的处理器（CPU）及核显（Integrated GPU）和深度学习加速器
TNN是腾讯开源的新一代跨平台深度学习推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，由腾讯优图实验室主导，腾讯光影研究室、腾讯云架构平台部、腾讯数据平台部等团队一起协同开发。...硬件平台支持 TNN通过集成OpenVINO和TensorRT的方式新增了对服务端X86和NVIDIA硬件的支持，既能快速获取硬件厂商的最新优化成果，又能基于业务模型结构特点添加自定义实现达到性能极致。...计算性能优化: winograd算法优化3x3卷积， 寻址计算优化，相邻计算网格偏移量共用向量寄存器，降低fp32计算单元压力； 02 工作组尺寸优化: 优化计算策略，并通过Auto-Tuning挑选最优工作组尺寸...与业界服务端统一框架onnxruntime性能最好版本相比，TNN当前在CV类模型有一定优势，而onnxruntime在NLP类模型有一定优势。TNN刚开始支持NLP模型，后续会在这块持续优化。...04 结语 TNN的目标是做一个全平台支持的AI推理框架，在与合作伙伴的协同下会持续输出对各硬件平台(ARM、X86、NVIDIA等)的适配与优化，敬请期待！
如何通过重新设计执行图来优化 GLMBlock 模块 构建 OpenVINO™ stateful 模型实现显著优化 首先，需要分析 GLMBlock 层的结构，尝试封装一个类并按以下工作流来调用 OpenVINO...借助英特尔® AMX 内联指令（用于加速计算的单指令多操作），实现了对 ChatGLM 模型中 Attention，Rotary Embedding 等算子的高度优化，并且使用 bf16 指令进行乘加操作...如此一来，即可确保输入准备工作、set_random_seed、分词器/连接器 (tokenizer/detokenizer) 以及余下的流水线操作能够与原始模型的源码保持一致。...随着 OpenVINO™ 的不断升级，本方案的优化工作也将得到推广并集成至正式发布的版本中。这将有助于扩展更多的大语言模型用例。...作者简介： 英特尔® OpenVINO™ 开发工具客户支持工程师赵桢和邹文艺，英特尔® OpenVINO™ 开发工具 AI 框架工程师罗成和李亭骞，都在从事 AI 软件工具开发与优化工作。
什么是OPENVINO OpenVino和TensorRT类似，是硬件厂商针对自家的硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。...OpenVino在安装的时候已经自带了很多常用的库，例如OpenCV，这里的OpenCV是专门为intel处理器编译的优化的，拥有更好的处理视频图像流的能力。...因为OpenVino的ONNX转换器不支持op11的resize(UpSample)操作，无法顺利去推断该节点前后的shape(一般来说，前端解释器需要推导每个结点后的shape才能进行下一步操作解析操作...可以发现推断维度的代码在upsample_infer部分，也就是说OpenVino的模型解析器无法推断出这个.ONNX模型Resize算子前后的维度信息，也就是out_height和out_width,...输入通道BGR OpenVino的默认输入顺序是BGR(与OpenCV类似)，然而我们一般需要转化的模型(例如从Pytorch导出的onnx)是RGB，利用官方的转换器默认是不会给你转换的，需要使用--
在当前发展阶段，制造企业普遍面临着诸多的挑战，包括如何改善工作效率以提升行业竞争力，如何降低生产过程中的产品不良率等，从而优化产业成本，其中缺陷检测便是最典型的场景之一。...本次飞桨产业实践范例库联合OpenVINO开源工业缺陷检测的产业应用方案，提供了从数据准备、模型训练及优化的全流程可复用方案，并基于Intel平台进行模型部署，降低产业落地门槛，适用于钢铁、纺织、3C等多种制造业场景...从加热、轧制，再到干燥和切割，需要几台机器协同操作，其中一个重要环节就是利用高清摄像头捕获的图像对加工环节中的钢材进行缺陷自动检测。...在落地阶段使用Intel OpenVINO推理框架进行模型部署，充分发挥CPU与iGPU的异构性能加速,优化方案整体成本。 在实际产业落地过程中对算法的要求是苛刻的，希望同时实现速度和精度平衡。...近期OpenVINO也发布了最新版本2022.1，该版本已实现对飞桨模型全面适配，带来更高的生产效率，更广阔的兼容性以及推理性能的优化。
与OpenVINO会面，这是一个用于硬件优化计算机视觉的英特尔库，旨在取代V1和V2 API。...OpenVINO是最优秀的边缘计算和物联网 - 它使像Raspberry Pi这样的资源受限设备能够与Movidius协处理器协同工作，以对实际应用程序有用的速度执行深度学习。...现在使用OpenVINO让Movidius神经计算棒工作。 为了比较将运行带有和不带 Movidius 的MobileNet SSD物体探测器来测试FPS。...图12：使用OpenVINO的MobileNet SSD深度学习对象检测器与Movidius神经计算棒的基准比较。...还学习了如何安装OpenVINO工具包，包括Raspberry Pi上OpenVINO优化版本的OpenCV。然后运行了一个简单的MobileNet SSD深度学习对象检测模型。
正如信通院发布的另一份报告 [4] 所言，「边缘计算本身就是云计算概念的延伸，即便是赋予其独立的概念，也无法做到与云计算切割开，二者本就是相依而生、协同运作的，云边协同将成为主流模式。」...与 32 位浮点数（FP32）相比，bfloat16 只通过一半的比特数且仅需对软件做出很小程度的修改，就可达到与 FP32 同等水平的模型精度。...Analytics Zoo 可以轻松将 AI 模型（如 TensorFlow、Keras、PyTorch、BigDL、OpenVINO 工具套件等）应用于分布式大数据上，通过「零」代码更改将 AI 应用程序从一台笔记本电脑透明地扩展到大型集群...OpenVINO 工具套件包含深度学习部署工具包和传统的视觉工具包两大部分，可依托英特尔架构处理器集成的显卡（Integrated GPU）、FPGA、VPU 等芯片，来增强云边协同视觉系统的功能和性能...例如，节点层面的遥测可以识别没有足够缓存或内存的工作负载，而集群层面的遥测可以帮助优化放置决策、实现扩展和生命周期管理。
5月2日，英特尔宣布在全新英特尔® 酷睿™ Ultra处理器上，有超过500款AI模型得以优化运行。这是市场上目前可用的业界出众的AI PC处理器，兼具全新AI体验、沉浸式图形和出色电池续航表现。...据介绍，这500个模型可在中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和神经网络处理单元(NPU)上进行部署，它们可以通过业界主流的途径被获取使用，包括OpenVINO Model Zoo、Hugging...模型可用或优化的数量，与面向用户的AI功能的广度之间具有直接关系。没有模型，功能就无法被设计出来。没有运行时优化，功能就无法达到出色的性能表现。...开发者可以利用这些模型并在此基础上构建新的AI PC功能。AI模型越多，启用的AI PC功能就越多。 AI模型可以对文本、语音、音频、图像以及其他PC场景体验中常见的音视频源进行操作。...OpenVINO通过在所有计算单元之间优化平衡负载，压缩模型从而在AI PC上实现高效运行，并优化运行时以充分利用英特尔酷睿Ultra的内存带宽和核心架构。
TNN是腾讯开源的新一代跨平台深度学习推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，由腾讯优图实验室主导，腾讯光影研究室、腾讯云架构平台部、腾讯数据平台部等团队一起协同开发。...1.jpg 硬件平台支持 TNN通过集成OpenVINO和TensorRT的方式新增了对服务端X86和NVIDIA硬件的支持，既能快速获取硬件厂商的最新优化成果，又能基于业务模型结构特点添加自定义实现达到性能极致...计算性能优化: winograd算法优化3x3卷积， 寻址计算优化，相邻计算网格偏移量共用向量寄存器，降低fp32计算单元压力； 02 工作组尺寸优化: 优化计算策略，并通过Auto-Tuning挑选最优工作组尺寸...与业界服务端统一框架onnxruntime性能最好版本相比，TNN当前在CV类模型有一定优势，而onnxruntime在NLP类模型有一定优势。TNN刚开始支持NLP模型，后续会在这块持续优化。...12.jpg 13.jpg 04 结语 TNN的目标是做一个全平台支持的AI推理框架，在与合作伙伴的协同下会持续输出对各硬件平台(ARM、X86、NVIDIA等)的适配与优化，敬请期待！
在边缘端进行推理时，可以很好地利用OpenVINO帮助在边缘设备上部署训练好的AI模型，同时可以对AI模型进行优化及推理方面的加速。...接下来武卓介绍了OpenVINO具体是如何实现这些操作的。 在现实的环境里，如果想在边缘端使用训练好的神经网络AI模型的话，该怎么来部署呢？...创建：创建一个训练模型，或者下载开源的预训练模型； 优化：OpenVINO提供了一整套的优化工具帮助压缩模型大小，同时提升推理的速度； 部署：把模型部署在使用的硬件平台上面。 ...以下是三个模型优化工具。 只需7行代码就可以完成一个图片分类的推理。 ...在开发者旅程的第一步创建过程中，OpenVINO 还提供了一个工具叫做Open Model Zoo，里面涵盖了超过270个经过英特尔验证和优化的预训练模型，开发者可以直接下载使用。
在数据中心层面，全系列英特尔®至强®可扩展处理器针对百度飞桨的各种模型和框架进行了深度优化。...为加速一站式边缘 AI 开发部署，英特尔与百度飞桨携手，使广大开发者可以借助百度飞桨 EasyDL 零门槛 AI 开发平台 快速开发针对边缘硬件优化的模型，并基于英特尔视频 AI 计算盒与 OpenVINO...近年来，英特尔 OpenVINO 与百度飞桨围绕构建模型、优化及部署三个方面的合作不断深入，不仅帮助开发者减少中间环节，还能够让一些大规模大模型在边缘部署成为可能，优化了整个的边缘推理和操作流程。...如今，OpenVINO 不仅能够支持飞桨模型在英特尔 CPU 和集成显卡上部署，还可以支持飞桨模型在英特尔独立显卡上部署。...此外，OpenVINO 不仅支持飞桨模型在单张独立显卡上部署，还可以通过一行代码支持飞桨模型在多张独立显卡上部署。
英特尔基于与GStreamer以及OpenVINO构建了整套实时视频分析方案，为用户提供更加灵活、便捷的实时视频分析服务。...从图中可以看出，其主要由两部分组成：模型优化器（Model Optimizer）,可以把在其它框架下已经训练好的模型转换为Open VINO所适用的模型再进行优化，转换速度较快；推理引擎（Inference...另外OpenVINO在Intel平台进行优化，提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上，可以充分利用相应的计算资源。 ? 另外OWT使用GStreamer框架。...同时，在图中我们可以看到，分析过程是与OWT整套方案协同工作，OWT提供很多控制的API，例如分析、录像、sip calls、从不同的协议接入，如果想要将分析好的流推给RTMP服务器，方案也配有Streaming...OUT接口进行推送，也有针对混合流、暂停/继续播放流等操作。
目前主流的解决方案就是使用通用或专用处理器来做控制工作，让硬件来执行计算（加速的概念），今天就介绍两个针对以上解决方案的开源项目，这两个项目是用FPGA进行硬件加速的必备项目。...其中，模型优化器是线下模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。 因为OpenVINO还有针对自己CPU的架构，没有对FPGA部分过多介绍，所以一些细节会在下一个项目介绍。...Xilinx Vitis AI是针对自家硬件平台推出的针对AI模型的硬件实现。Vitis AI 提供的工具链能在数分钟内完成优化、量化和编译操作，在赛灵思器件上高效地运行预先训练好的AI模型。...AI 优化器、AI 量化器、AI 编译器 AI 优化器功能简介 这三个作用就是将训练好的模型进行优化，其中AI 优化器是在牺牲很少的精度情况下降模型的复杂度；AI 量化器的作用其实和FPGA的结构有关...（FPGA无法处理浮点数据），AI 量化器就是将32 位浮点权值和激活量转换为 INT8 这样的定点数据。
我们推出了Deep Learning部署工具包，Deep Learning部署工具包主要分两部分：一个是Model Optimizer模型优化器，另一个就是Inference Engine推导引擎。...首先，模型优化器会将第三方框架训练出来的模型转化到一个中间表现形式，我们称这个中间表现形式为IR。然后，推导引擎会加载这个IR，并在相应的目标硬件上进行处理。...第一，Model Optimizer模型优化器，目前可以支持Caffe、TensorFlow 、MxNet等比较流行的第三方框架，它能够将从第三方框架训练出来的模型导入并转化为到一个中间表示形式。...一般每个公司基本上都会有自己的深度学习算法，包括人脸检测与识别等等，这些自研的、比较适合他的应用的算法可以通过写Plugin来把算法集成进去，这些算法模型的执行逻辑可以基于OpenVINO来写。...这个是典型的智能课堂里面的一个场景，其中也利用了英特尔OpenVINO里面提供的预训练的模型，来进行人脸检测和人脸识别。 这个场景与一般的人脸识别是不太一样的。
人工智能模型的复杂度不断增加，对内存的需求也越来越大。深度学习的进一步发展需要解决内存限制问题，而当前的解决方案无法利用所有可用计算，业内人士逐渐意识到需要专用芯片来支持深度学习训练和推理。...与百度的密切合作能够确保英特尔开发部门始终紧跟客户对训练硬件的最新需求。 从2016年起，英特尔便一直针对英特尔®至强®可扩展处理器优化百度飞桨（PaddlePaddle*）深度学习框架。...支持在Windows与Linux系统，使用Python/C++语言。 OpenVINO工具包主要包括两个核心组件，模型优化器和推理引擎。...OpenVINO的主要特点有： 在英特尔平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上 解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈 对OpenCV，OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化...首先是应用开发方法主要包括三点： 训练模型：固化模型 模型优化：图分割、客制化层、 客制化子图 推理引擎：模型级联计算、多输入尺寸设计、自动评估CPU端执行特征 另外，虞科华指出OpenVINO FPGA
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化...Tensorflow层支持 模型优化器对各种深度学习框架模型的支持并非是100%的，以tensorflow为例，只有下面这些层构建的模型才可以被模型优化器转换为中间层IR(.xml与.bin文件)，R5...特别值得赞扬的是模型优化器在R4版本中开始支持原生的tensorflow与基于tensorflow对象检测框架预训练与迁移学习两种方式生成的tensorflow模型。...03 使用模型优化器生成脚本生成IR文件 xml文件-描述网络拓扑结构 bin文件-包含权重参数的二进制文件 打开cmd命令行，首先到openvino安装好的模型优化器目录下 <INSTALL_DIR...表示交换R与B通道顺序 上述的运行脚本与参数只能支持tensorflow本身的导出PB文件，对tensorflow对象检测框架中的预训练模型与自定义训练生成的模型无法正确生成IR。
在本文中，作者将尝试使用该工具进行协同过滤，帮助人们研究和预测大量用户对于不同电影的喜好。 推荐系统使用协同过滤的方法，通过收集用户的偏好信息来预测特定用户的兴趣。...协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。...目录： 本文简介 深度自动编码器 模型实施 1 介绍 自动编码器是一种深度学习神经网络架构，可实现协同过滤领域最佳的性能。文章的第一部是理论概述，将会介绍简单的自动编码器及深度自编码器的基础数学概念。...输出层与输入层的神经元数量相同，因此自编码器属于无监督学习，这意味着它不需要标记数据——只需要一组输入数据即可，而不是输入—输出对。 ? 图 1. 典型的 AutoEncoder 架构。...TensorFlow 实现 1.模型架构 深度自编码器在这里作为一个类来实现，其中包含所有必需的操作，如类内的推理、优化、损失、准确性等。 在构造器中，内核初始化器设置了权重和偏差。
极致高效 FastDeploy的极致高效，包括模型无损量化压缩、推理部署软硬协同加速和模型端到端全流程的部署性能优化。...无损量化压缩，软硬协同加速 FastDeploy集成了飞桨压缩和推理的特色，实现了自动化压缩与推理引擎深度联动，为开发者提供更高效的量化推理部署体验。...如果压缩后的模型想达到更高的推理性能，需要后端推理引擎的软硬件协同优化工作。...端到端全流程优化 但也正如上文提到，模型推理只是端到端部署中的一个环节，所以FastDeploy在端到端的全流程部署上做了大量优化工作，并且对于此前飞桨的CV模型部署代码进行了全面优化升级。...在CPU上，对预处理操作进行融合，减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上，飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化，实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。
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