原標題：英特爾OpenVINO 為AI開發(fā)者帶來全新開發(fā)體驗

英特爾OpenVINO為AI開發(fā)者帶來了全新的開發(fā)體驗，這一體驗主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 高效的模型構(gòu)建、優(yōu)化和部署

• 提升推理性能：OpenVINO?可以極大提升模型的構(gòu)建、優(yōu)化和部署作用。通過調(diào)用OpenVINO?工具套件，TensorFlow的開發(fā)者們僅需稍微修改代碼，就能實現(xiàn)對CPU、GPU、VPU的異構(gòu)調(diào)度能力，顯著增強推理性能。（來源：新聞（搜狐網(wǎng)）、愛企查首頁）

• 自動優(yōu)化：最新版OpenVINO還增加了硬件自動發(fā)現(xiàn)和自動優(yōu)化功能，讓軟件開發(fā)者可以在任意平臺上實現(xiàn)最優(yōu)性能。與英特爾芯片相結(jié)合，可實現(xiàn)顯著的AI投資回報優(yōu)勢，并可輕松部署到用戶網(wǎng)絡(luò)中基于英特爾技術(shù)的解決方案中。（來源：英特爾官網(wǎng)）

2. 廣泛的模型支持

• 多框架支持：OpenVINO支持多種深度學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、PyTorch等，并隨著版本更新不斷擴展支持的模型范圍。例如，OpenVINO 2023.0版本新增了對更廣泛的生成式AI模型（如CLIP、BLIP、Stable Diffusion 2.0等）、文本處理模型（如GPT、Transformer模型等）及其他關(guān)鍵模型（如Detectron2、PaddleSlim、RNN-T等）的支持。（來源：百家號）

• 直接加載模型：開發(fā)者無需離線轉(zhuǎn)換TensorFlow模型，而是可以自動進行。他們可以采用標準的TensorFlow模型，并將其直接加載到OpenVINO? Runtime或OpenVINO? Model Server中。（來源：百家號）

3. 出色的可移植性和性能

• 跨平臺部署：OpenVINO支持“一次編寫即可任意部署”的理念，開發(fā)者只需一次性編寫應(yīng)用程序或算法，之后即可部署到包括CPU、iGPU、Movidius VPU和GNA在內(nèi)的廣泛的英特爾架構(gòu)中。（來源：新聞（搜狐網(wǎng)）、愛企查首頁、英特爾官網(wǎng)）

• 設(shè)備插件優(yōu)化：CPU設(shè)備插件在英特爾第12代酷睿處理器及以上版本上提供線程調(diào)度，開發(fā)者可根據(jù)應(yīng)用程序的優(yōu)先級選擇在E核、P核或兩者上運行推理，以優(yōu)化性能或節(jié)能。（來源：百家號）

4. 開發(fā)者社區(qū)的支持

• 技術(shù)交流：英特爾積極參與各類開發(fā)者活動，如谷歌開發(fā)者嘉年華等，與開發(fā)者進行深度交流，解答技術(shù)難題，并分享OpenVINO的最新功能和開發(fā)體驗。（來源：新聞（搜狐網(wǎng)）、愛企查首頁）

• 社區(qū)建設(shè)：英特爾還成立了“英特爾?OpenVINO?工具套件領(lǐng)航者聯(lián)盟”項目，并打造了OpenVINO?中文社區(qū)，培養(yǎng)社區(qū)技術(shù)講師，提升開發(fā)者群體的技術(shù)素養(yǎng)和演講技巧，促進開發(fā)者社區(qū)的溝通和交流。（來源：新聞（搜狐網(wǎng)）、愛企查首頁）

5. 實際應(yīng)用場景

• 多領(lǐng)域應(yīng)用：由于OpenVINO能夠使訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不同硬件平臺上進行高效且準確的推理，這項技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于教育、零售、醫(yī)療和工業(yè)等各個領(lǐng)域，為行業(yè)客戶提供了高效的深度學(xué)習(xí)推理技術(shù)，帶來了巨大價值。（來源：百家號）

綜上所述，英特爾OpenVINO通過其高效的模型優(yōu)化、廣泛的模型支持、出色的可移植性和性能以及強大的開發(fā)者社區(qū)支持，為AI開發(fā)者帶來了全新的開發(fā)體驗，推動了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。