OpenVINO:英特尔开源的AI推理优化工具包

Ray

openvino

OpenVINO:加速AI推理的开源利器

OpenVINO(Open Visual Inference and Neural network Optimization)是英特尔公司开发的一款开源AI推理优化工具包。自2018年首次发布以来,OpenVINO已经成为AI开发者和企业用户优化深度学习模型性能的重要工具。本文将全面介绍OpenVINO的主要特性、应用场景以及生态系统,帮助读者了解这一强大的AI推理加速工具。

OpenVINO的核心优势

OpenVINO的设计初衷是为了解决深度学习模型在实际部署中面临的性能瓶颈问题。它具有以下几个核心优势:

推理优化: OpenVINO可以显著提升计算机视觉、自动语音识别、生成式AI、自然语言处理等领域深度学习模型的推理性能。无论是大型语言模型还是小型模型,OpenVINO都能为其带来性能提升。
灵活的模型支持: 支持TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras和PaddlePaddle等主流深度学习框架训练的模型。开发者可以轻松转换和部署这些模型,无需依赖原始框架。
广泛的平台兼容性: OpenVINO支持在从边缘到云端的多种平台上高效部署模型。它支持在CPU(x86、ARM)、GPU(支持OpenCL的集成和独立显卡)以及AI加速器(如英特尔NPU)上进行推理。
活跃的社区和生态系统: OpenVINO拥有一个积极贡献的开发者社区,不断推动各个领域深度学习性能的提升。

OpenVINO的工作流程

OpenVINO提供了一个完整的工作流程来优化和部署深度学习模型:

模型获取: 从支持的框架中获取预训练模型。
模型转换: 使用OpenVINO Model Optimizer工具将模型转换为OpenVINO IR(中间表示)格式。
模型优化: 利用OpenVINO的NNCF(神经网络压缩框架)进行训练时或训练后优化。
推理执行: 使用OpenVINO Runtime在目标硬件上执行推理,可以选择多种推理模式。

OpenVINO的应用场景

OpenVINO在多个领域都有广泛应用,包括但不限于:

计算机视觉:目标检测、图像分类、语义分割等
自然语言处理:文本分类、命名实体识别、机器翻译等
语音识别:语音转文本、说话人识别等
推荐系统:个性化推荐、协同过滤等
生成式AI:文本生成、图像生成、视频生成等

OpenVINO生态系统

OpenVINO不仅仅是一个独立的工具,它还拥有丰富的生态系统:

🤗Optimum Intel: 用于优化Transformers和Diffusers模型的简单接口。
神经网络压缩框架(NNCF): 提供高级模型优化技术,包括量化、滤波器剪枝、二值化和稀疏化。
GenAI仓库和OpenVINO Tokenizers: 为开发和优化生成式AI应用提供资源和工具。
OpenVINO Model Server (OVMS): 用于服务针对英特尔架构优化的模型的可扩展、高性能解决方案。
Intel Geti: 用于计算机视觉用例的交互式视频和图像标注工具。

OpenVINO Ecosystem

快速上手OpenVINO

要开始使用OpenVINO,可以按照以下步骤操作:

安装OpenVINO:
```
pip install -U openvino
```
使用OpenVINO优化和部署模型:

import openvino as ov
import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")

# 将模型转换为OpenVINO格式
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))

# 编译模型并在CPU上运行推理
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
output = compiled_model({0: example.numpy()})