Neue Version des OpenVINO-Toolkits revolutioniert KI-Anwendungen

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Neue Version des OpenVINO-Toolkits revolutioniert KI-Anwendungen

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Neueste Version des OpenVINO-Toolkits
  3. Breitere Modell- und Hardwareunterstützung
  4. Verbesserte Leistung und Effizienz für NLP-Anwendungen
  5. Erweiterte Frameworks und Integrationen
  6. Portabilität und Leistungssteigerung
  7. Neue Funktionen und Bugfixes
  8. Highlights
  9. Intel Innovation 2022 Event
  10. Abschluss

Neueste Version des OpenVINO-Toolkits

Das OpenVINO-Toolkit, Version 2022.2, wurde kürzlich veröffentlicht und bietet eine Reihe neuer Funktionen und Verbesserungen. In dieser Version wird eine breitere Modell- und Hardwareunterstützung bereitgestellt, darunter Unterstützung für den Intel 13th Gen Core Prozessor für Desktop (Codename Raptor Lake) und Vorschauunterstützung für Intel's diskrete Grafikkarten, Intel Data Center GPU Flex Serie und Intel Arc GPU für DL Inferencing-Workloads in intelligenten Cloud-, Edge- und Medienanalyse-Workloads.

Breitere Modell- und Hardwareunterstützung

Mit der neuen Version des OpenVINO-Toolkits wird eine breitere Modell- und Hardwareunterstützung ermöglicht. Hunderte von Modellen sind nun aktiviert, und es gibt eine Vorschauunterstützung für Intel 4th Generation Xeon Prozessoren (Codename Sapphire Rapids). Darüber hinaus wurde die Unterstützung für NLP-Modelle und -Anwendungsfälle wie Text-to-Speech und Spracherkennung erweitert. Diese Version bietet auch reduzierten Speicherverbrauch beim Einsatz von Dynamic Input Shapes auf der CPU und verbesserte Effizienz für NLP-Anwendungen.

Pros:

  • Breitere Modell- und Hardwareunterstützung
  • Reduzierter Speicherverbrauch auf der CPU
  • Verbesserte Effizienz für NLP-Anwendungen

Con:

  • Nicht kompatibel mit älteren Versionen des OpenVINO-Toolkits

Verbesserte Leistung und Effizienz für NLP-Anwendungen

In der neuen Version des OpenVINO-Toolkits wurden verschiedene Verbesserungen implementiert, um die Leistung und Effizienz von NLP-Anwendungen zu steigern. Dies beinhaltet optimierte Frameworks und Integrationen, die minimalen Codeänderungen erfordern, um mit bestehenden Frameworks kompatibel zu sein. Dazu gehört unter anderem der OpenVINO Execution Provider für ONNX Runtime, der Entwicklern von ONNX Runtime mehr Wahlmöglichkeiten für Leistungsoptimierungen bietet. Zudem können PyTorch-Entwickler von den Leistungsvorteilen des OpenVINO-Toolkits profitieren, indem sie OpenVINO mit ONNX Runtime-Integration für PyTorch verwenden.

Pros:

  • Verbesserte Leistung für NLP-Anwendungen
  • Einfache Integration mit bestehenden Frameworks

Con:

  • Möglicherweise erfordert Anpassungen in vorhandenen Codebasen

Erweiterte Frameworks und Integrationen

Das OpenVINO-Toolkit, Version 2022.2, bietet erweiterte Frameworks und Integrationen, um die Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität mit verschiedenen Deep Learning-Modellen zu verbessern. Die Integration mit TensorFlow unterstützt nun mehr Deep Learning-Modelle und bietet eine verbesserte Inferenzleistung. Auch PyTorch-Modelle können durch die Integration mit ONNX Runtime von den Leistungsvorteilen des OpenVINO-Toolkits profitieren. Dies ermöglicht es den Entwicklern, innerhalb ihres Frameworks zu bleiben und gleichzeitig von den Leistungsoptimierungen des OpenVINO-Toolkits zu profitieren.

Pros:

  • Mehr Optionen für Deep Learning-Modelle
  • Verbesserte Inferenzleistung

Con:

  • Möglicherweise erfordert Aktualisierung von Frameworks und Modellen

Portabilität und Leistungssteigerung

In der neuen Version des OpenVINO-Toolkits wurden Funktionen zur Verbesserung der Portabilität und Leistungssteigerung hinzugefügt. Die automatische Geräteerkennung ermöglicht einen sofortigen Leistungsschub durch dynamische Inferenzparallelität über CPU, GPU und andere Beschleuniger. Darüber hinaus wurde ein neuer Leistungshinweis ("Kumulative Durchsatz") eingeführt, der die Nutzung mehrerer Beschleuniger wie mehrerer GPUs ermöglicht, um die Inferenzleistung zu maximieren. Das OpenVINO-Toolkit bietet auch Unterstützung für Intel FPGA AI Suite, die Echtzeitanwendungen mit geringer Latenz und geringem Stromverbrauch ermöglicht.

Pros:

  • Verbesserte Portabilität
  • Höhere Leistung durch dynamische Inferenzparallelität
  • Unterstützung von Intel FPGA AI Suite für Echtzeitanwendungen

Neue Funktionen und Bugfixes

Die neueste Version des OpenVINO-Toolkits enthält eine Vielzahl von Bugfixes und Verbesserungen, um die Stabilität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit jedem Release werden neue Funktionen eingeführt, um die Benutzererfahrung zu verbessern und die Anforderungen der Benutzer zu erfüllen. Alle Einzelheiten zu den neuen Funktionen und den behobenen Fehlern finden Sie in den Release Notes, die im Downloadbereich des OpenVINO-Toolkits verfügbar sind.

Highlights

  • Breitere Modell- und Hardwareunterstützung ermöglicht die Verwendung vieler neuer Modelle und aktualisierter Hardware.
  • Verbesserte Leistung und Effizienz für NLP-Anwendungen.
  • Frameworks und Integrationen wurden erweitert, um die Kompatibilität mit verschiedenen Deep Learning-Modellen zu verbessern.
  • Portabilitätsverbesserungen und Leistungssteigerungen ermöglichen eine einfachere und effizientere Nutzung des OpenVINO-Toolkits.
  • Zahlreiche Bugfixes und Verbesserungen sorgen für eine stabilere und zuverlässigere Erfahrung.

Intel Innovation 2022 Event

Kürzlich fand das Intel Innovation 2022 Event statt, bei dem eine Vielzahl von Open-Source-Technologien und -Lösungen vorgestellt wurden. Das Event umfasste Keynote-Reden von Intel CEO Pat Gelsinger, CTO Greg Lavender und zahlreiche Branchengäste und Führungskräfte, die die Stärke eines offenen Ökosystems demonstrierten. Das Intel Innovation 2022 Event bot eine breite Palette von Themen, darunter künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Cloud Computing, Netzwerke und Edge-Computing sowie Sicherheit.

Abschluss

Das OpenVINO-Toolkit, Version 2022.2, bietet eine Vielzahl von neuen Funktionen, Verbesserungen und Bugfixes, die die Leistung, Effizienz und Kompatibilität für verschiedene Anwendungen verbessern. Die breitere Modell- und Hardwareunterstützung ermöglicht die Nutzung von Hunderten von Modellen und die Integration mit verschiedenen Frameworks. Mit verbesserten Portabilitätsoptionen und Leistungssteigerungen können Entwickler das OpenVINO-Toolkit optimal nutzen. Besuchen Sie die OpenVINO-Website, um weitere Informationen zur neuesten Version und zum Download zu erhalten.

FAQs

Frage: Welche Modelle werden von der neuen Version des OpenVINO-Toolkits unterstützt? Antwort: Die neue Version des OpenVINO-Toolkits unterstützt eine breite Palette von Modellen, einschließlich NLP-Modellen und Text-to-Speech-Anwendungen.

Frage: Welche Hardware wird von der neuen Version des OpenVINO-Toolkits unterstützt? Antwort: Die neue Version des OpenVINO-Toolkits bietet Unterstützung für den Intel 13th Gen Core Prozessor für Desktop (Codename Raptor Lake) sowie Intel's diskrete Grafikkarten, Intel Data Center GPU Flex Serie und Intel Arc GPU für DL Inferencing-Workloads.

Frage: Wie verbessert die neue Version des OpenVINO-Toolkits die Leistung von NLP-Anwendungen? Antwort: Die neue Version des OpenVINO-Toolkits bietet eine verbesserte Effizienz für NLP-Anwendungen sowie reduzierten Speicherverbrauch beim Einsatz von Dynamic Input Shapes auf der CPU.

Frage: Welche neuen Funktionen bietet die Integration mit TensorFlow in der neuesten Version des OpenVINO-Toolkits? Antwort: Die Integration mit TensorFlow bietet jetzt Unterstützung für mehr Deep Learning-Modelle und verbesserte Inferenzleistung.

Frage: Was sind die Highlights der neuen Version des OpenVINO-Toolkits? Antwort: Die Highlights der neuen Version sind die breitere Modell- und Hardwareunterstützung, verbesserte Leistung für NLP-Anwendungen, erweiterte Frameworks und Integrationen, Portabilitätsverbesserungen und Leistungssteigerungen.

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