基于OpenVINO™ 2022.2与oneAPI构建GPU视频分析服务流水线 第二篇

作者：杨亦诚任务背景在 Part 1 部分我们已经讨论了如何在英特尔® GPU 设备上利用 oneVPL 和 OpenVINO™ 构建一个简单的视频分析流水线服务，但是在真实的工程环境中，为了能进一步“压榨”边缘设备有限硬件资源，降低项目成本，单台 AI Box 往往需要接入不止一路的视频分析任务，并同时进行解码与推理，这种情况如何优化多任务进程下的 AI 分析性能也成为了另外一大挑战。 图：AI

小o 2年前

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实现敏捷智能工厂，不是“画饼充饥”！

文章转载自公众号《英特尔物联网》

小o 2年前

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在英特尔独立显卡上部署YOLOv5 v7.0版实时实例分割模型

作者：英特尔物联网创新大使　贾志刚 本文将介绍在基于OpenVINO在英特尔独立显卡上部署YOLOv5实时实例分割模型的全流程，并提供完整范例代码供读者使用。1.1 YOLOv5实时实例分割模型简介YOLOv5是AI开发者友好度最佳的框架之一，与其它YOLO系列相比：Ø 工程化水平好，工程应用时“坑”少Ø 文档详实友好，易读易懂Ø 既容易在用户的数据集上重训练又容易在不同的平台上进行部署Ø 社区活

openlab_4276841a 2年前

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使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上端到端高效部署AI模型

作者：王一凡 英特尔物联网创新大使 1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1 部署AI模型的典型流程对于来自于千行百业，打算将AI模型集成到自己的主线产品中，解决本行痛点的AI开发者来说，部署AI模型，或者说将AI模型集成到自己产品中去的典型步骤(以计算机视觉应用为例)有：a. 采集图像&图像解码b. 数据预处理c. 执行AI推理计算d. 推理结果后处理e. 将后处理结果集成到业务流

openlab_4276841a 2年前

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在英特尔独立显卡上训练TensorFlow模型

作者：武卓，张晶 本文将基于蝰蛇峡谷(Serpent Canyon) 详细介绍如何在英特尔独立显卡上训练TensorFlow模型的全流程。1.1 英特尔锐炫™独立显卡简介英特尔锐炫™ 显卡基于Xe-HPG 微架构，Xe HPG GPU 中的每个 Xe 内核都配置了一组 256 位矢量引擎，旨在加速传统图形和计算工作负载，以及新的 1024 位矩阵引擎或 Xe 矩阵扩展，旨在加速人工智能工作负载。

openlab_4276841a 2年前

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