IT采购网6月5日消息，英特尔在OpenVINO™工具套件发布五周年之际，举办了OpenVINO™DevCon中国系列工作坊2023活动。该活动旨在通过每月一次的工作坊，持续帮助开发者系统学习和提升，促进开发者在AI领域的发展。
据IT采购网了解，英特尔成功举办了首期OpenVINO™ DevCon2023系列活动，以“焕然五周年·瞰见新特性”为主题。在本次活动上，英特尔发布了全新的英特尔®OpenVINO™2023.0版本，该版本功能更加强大，旨在帮助AI开发者简化工作流程，提升部署效率。
OpenVINO™作为一款深度学习推理工具，在过去几年中已经帮助数十万开发者显著提升了AI推理性能。凭借OpenVINO™，开发者只需几行代码即可实现高性能的“一次编写，任意部署”，并且自动选择最佳硬件配置，提升了开发效率。由于OpenVINO™能够在不同硬件平台上高效准确地进行推理，这项技术已广泛应用于教育、零售、医疗和工业等各个领域，为行业客户提供了高效的深度学习推理技术，带来了巨大价值。
OpenVINO™2023.0版本在过去的基础上新增了许多优势。首先，它提供了更多的集成，最大限度减少了代码变更的需求。开发者在优化模型时，无需离线转换TensorFlow模型，而是可以直接加载标准的TensorFlow模型到OpenVINO™Runtime或OpenVINO™ ModelServer中，并实现自动转换。当需要最大性能时，仍然可以选择离线转换为OpenVINO™格式。其次，OpenVINO™2023.0版本具备更广泛的模型支持，包括生成式AI模型、文本处理模型和其他关键模型的支持。开发者在使用GPU时不再需要更改为静态输入，具有更大的灵活性。此外，通过神经网络压缩框架(NNCF)，可以更轻松地实现对模型的压缩，从而获得更大的性能改进。
此外，OpenVINO™ 2023.0版本具有出色的可移植性和性能。CPU设备插件现在支持线程调度，开发者可以根据应用程序的优先级选择在不同的核上运行推理，以优化性能或节能。无论使用哪种插件，OpenVINO™都将提供最佳性能格式。另外，在GPU上，OpenVINO™2023.0版本通过更高效的模型加载和编译改进了模型缓存。
除了对OpenVINO™的持续更新迭代，英特尔还发布了“英特尔® Developer Cloud for theEdge”平台的公测版。该平台提供了对英特尔最新架构CPU、GPU、VPU和FPGA等硬件资源的访问，同时支持容器化和裸机应用部署，加速人工智能方案的开发、验证和部署，提高应用开发效率和产品选型优化。该平台还将持续优化用户体验，引入本地参考实现和相关边缘设备，扩建基础服务硬件以满足不同用户对测试设备多样性的需求。
