使用OpenVINO™ 在“端—边—云”快速实现高性能人工智能推理

作者 英特尔AI软件布道师武卓博士曾主持国家级及省部级科研项目十余项,已授权国际国内专利十余项。目前,数字化浪潮席卷全球,人类社会已经进入智能时代。万物互联的数字化浪潮下,端—边—云协同是实现数字化智能化的重要架构之一。本文我们将简要分析边云协同的必要性,并介绍如何使用英特尔开源的OpenVINO™ 工具套件,在“端—边—云”快速实现高性能人工智能推理。 一、边云协同的必要性及OpenVINO™

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荐读 | 英特尔:初探 “边缘控制”

导读:本文从实例引出“边缘控制”——边缘计算在工业自动化领域的融合性应用技术,简单梳理了对相关概念的一般性理解,并给出了“云、边、端”三层参考架构和“三步走”的目标规划,介绍了基于通用计算平台的实现边缘控制的优势。举例说明了当前落地的挑战,并进行商业可行性的分析,还针对国内企业给出了一些参考建议。此外,以“英特尔工业边缘控制平台”为例,通过主要功能组件的介绍,尝试提炼出开放边缘控制系统——基于通用

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OpenVINO整合TensorFlow实现推理加速

作者: Arindam, Yamini, Mustafa, Ritesh, Priya, Chandrakant, Surya, Amar, Sesh 编译:李翊玮技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如,iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。最近,TensorFlow的易用性启动了人工智能的大规模增长,几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重新定义了

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用OpenVINOTM实现PyTorch版FastSeg模型高性能推理计算

作者:Boguszewski, Adrian adrian.boguszewski@intel.com翻译&校对:张晶 简介:PyTorch(https://pytorch.org/)是当今非常流行的,能加速从研究原型设计到生产部署的开源机器学习框架。OpenVINOTM工具套件能转换并优化深度学习模型,提升深度学习模型在英特尔®计算硬件上的推理计算性能。 使用OpenVINOTM工具套件实现Py

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全球峰会火热报名中!2022 OpenVINO™ DevCon 全球盛会中国站启幕!

自2018年推出 OpenVINO™ 工具套件以来,英特尔已经帮助数十万开发者大幅提升了 AI 推理性能,并将其应用从边缘计算扩展到企业和客户端。在 2022 年第一季度末,英特尔推出了英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件的全新版本。其中的新功能主要根据开发者过去三年半的反馈而开发,包括更多的深度学习模型选择、更多的设备可移植性选择以及更高的推理性能和更少的代码更改。

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