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OpenVINO? 2022.2新版本有哪些亮眼的新特性

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 作者:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 2022-10-09 09:13 ? 次閱讀
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金秋已至。伴著涼爽的秋風(fēng)一起到來的,還有 OpenVINO 工具套件剛剛推出的最新版本 OpenVINO 2022.2。除了能支持英特爾今年新推出的一系列獨立顯卡進行 AI 模型的推理加速及部署外,2022.2的新版本中還有哪些亮眼的新特性呢?讓我們一起來看看吧。

01

更廣泛的模型和硬件支持

新增包括英特爾獨立顯卡等的硬件支持,并減少動態(tài)輸入時的內(nèi)存消耗、提升 NLP 應(yīng)用效率。

02

更好的性能及可移植性

通過跨 CPUGPU 等的自動設(shè)備發(fā)現(xiàn)(automatic device discovery)功能、負載平衡和動態(tài)推理并行,立即提高性能。

03

更多的集成

深度學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)更好的集成,以最少的代碼更改,更好地與框架保持一致。

下面讓我們一起來詳細了解一下這些主要的新特性。

01

更廣泛的模型和硬件支持

OpenVINO 2022.2 新版本提供了更廣法的模型和硬件支持,包括:

01

新增:支持英特爾 第13代酷睿 臺式機處理器(代號為 Raptor Lake);

02

新增:支持用于深度學(xué)習(xí)推理工作負載的獨立顯卡,包括英特爾 數(shù)據(jù)中心 GPU Flex 系列和英特爾 Arc,可用于智能云、邊緣和媒體分析工作負載;

03

新增:對第四代英特爾 至強 可擴展處理器(代號為Sapphire Rapids)的預(yù)覽支持,測試您的模型性能;

04

優(yōu)化減少動態(tài)輸入時 CPU 的內(nèi)存消耗,從而更高效支持自然語言處理(NLP)的應(yīng)用。

02

更好的性能及可移植性

通過跨 CPU、GPU 等的自動設(shè)備發(fā)現(xiàn)、負載平衡和動態(tài)推理并行性,立即看到性能提升。

01

新增:在 AUTO 功能中引入新的性能傾向選擇“Cumulative

throughput”,使多個加速器(例如多個 GPU)可被添加到 AUTO 的自動發(fā)現(xiàn)、配置的基本功能中,能夠被同時使用,以最大限度地提高推理性能。

02

推出英特爾 FPGA AI Suite,在這個易于使用的軟件包中實現(xiàn)實時、低延遲和低功耗的深度學(xué)習(xí)推理。

03

更多的集成

面向尚未安裝本機 OpenVINO 工具套件的用戶,提供了更多的與深度學(xué)習(xí)框架的集成,使得開發(fā)者使用和維護代碼更加簡單方便,同時保持更新時需要修改的代碼最少。

01

最近更新的 OpenVINO Execution Provider for ONNX Runtime 通過輕松添加 OpenVINO,為 ONNX 運行時開發(fā)人員提供了更多性能優(yōu)化選擇。

02

新增:通過 OpenVINO 與 PyTorch ONNX Runtime 的融合(OpenVINO Torch-ORT),加速 PyTorch 模型推理。現(xiàn)在,PyTorch 開發(fā)人員可以更無縫地與 OpenVINO 集成,并通過更少的代碼更改獲得性能提升。OpenVINO 與 TensorFlow 的集成現(xiàn)在支持更深入的學(xué)習(xí)模型和改進的推理性能。

03

OpenVINO 與 TensorFlow 的集成現(xiàn)在支持更深入的學(xué)習(xí)模型和改進的推理性能。

以上就是OpenVINO 2022.2新版本的主要新特性介紹,除此之外,新版本中還增加了一些新的算子的支持,增加了對集成顯卡的優(yōu)化等等。

審核編輯:彭靜
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:官宣:支持英特爾獨立顯卡的OpenVINO? 2022.2新版本來啦

文章出處:【微信號:英特爾物聯(lián)網(wǎng),微信公眾號:英特爾物聯(lián)網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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