销售OpenVINOToolkit助力计算机视觉和深度自学:pg电子

本文摘要:最常见的AI从混合到专用,从云到终端应用到阻抗。并获得多种软件工具,帮助加快AI解决方案的开发周期。对于深度自学,开源OpenVINO和IntelMovidiusSDK可以通过模型切换和优化,获得针对Intel各种目标硬件优化的深度自学推测部署。

开源

最常见的AI从混合到专用,从云到终端应用到阻抗。并获得多种软件工具,帮助加快AI解决方案的开发周期。还采用基于社区和解决方案驱动的方法来扩展人工智能,丰富每个人的生活。

在工具方面,对于开发人员来说,英特尔收购了许多工具来提高性能并帮助加快解决方案的部署。对于深度自学,开源OpenVINO和Intel Movidius SDK可以通过模型切换和优化,获得针对Intel各种目标硬件优化的深度自学推测部署。根据陈伟博士的解释,OpenVINO是5月16日在全球宣布的。

经过几个月的合作、研发和优化,7月27日下午向中国市场公布。具有跨平台灵活性,与主流深度自学框架对立兼容,因此边缘计算解决方案需要提升性能。

“开源也在我们的计划之中。开源的目的是让OpenVINO成为生态链的主要部分。”技术:销售OpenVINO Toolkit助力计算机视觉和深度自学R&D记录:英特尔中国物联网事业部首席技术官兼总工程师张宇博士,随后英特尔中国物联网事业部首席技术官兼总工程师张宇博士讲解了OpenVINO的技术细节。

据报道,OpenVINO是一款可以减缓高性能计算机视觉和深度自学习视觉在研发中应用的工具套件,它需要对抗英特尔平台的各种加速器,包括CPU、GPU、FPGA和Movidius的VPU,进行深度自学习,同时需要对抗异构的连续执行。它被R&D、监控、零售、医疗保健、办公自动化和自动驾驶领域的软件开发人员和数据科学家使用。OpenVINO对深度自学和传统计算机视觉有很好的反对意见,包括深度自学部署工具套件,可以协助开发者将训练好的网络模型部署到目标平台上,开发出玄机小说运营者。

这样的深度自学习部署套件主要包括两个网元,一个叫模型优化器,一个叫推理小说引擎。模型优化可以根据匹配的目标平台,基于一些开放深入的自学框架,对开发者开发的网络模型进行优化,并将优化结果转化为中间响应文件,完成IR文件。

下一步,推理小说引擎不会加载这个IR文件,然后使用合适的硬件插件在合适的目标平台上iTunes这些IR文件继续执行。同时,OpenVINO还包含了一个传统的计算机视觉工具库,其中包含了OpenCV3.3的版本,该版本已经由真实编译器编译,并在英特尔CPU上进行了优化。

除了反对OpenCV之外,OpenVINO还包括反对OpenVX和OpenVX在神经网络上的扩展。同时,在媒体、视频、图像处理等领域,还包括英特尔的媒体软件开发套件Media SDK,可以帮助开发者利用英特尔CPU中集成显卡的资源,搭建视频编解码、转码的运营商,也反对各种视频编解码格式,如H.264、H.265等,张宇博士还讲解了如何利用英特尔的深度自学部署工具套件,开发深度自学在中的应用。

目前比较流行的深度自学框架有三种,分别是Caffe、张量流和MxNet。英特尔在设计OpenVINO时,考虑到了当前开发者的习惯。因此,模型优化器可以在配备后将这三个主要研发框架开发的网络导入英特尔的平台。在介绍的过程中,不会根据目标平台的特点进行优化,将这些优化的结果转化为IR文件。

文件中不会包含优化的网络拓扑、优化的模型参数和模型变量。这个IR文件不会被推理小说引擎展开加载。推理小说引擎会根据开发者匹配的目标平台不匹配合适的硬件插件,将最终文件iTunes放在开发者的目标平台上。

目前的插件对象有CPU插件、核心显卡GPU插件、FPGA插件、Myriad VPU插件。插件使用后,合适的IR文件可以是目标平台上的iTunes,开发者可以通过一些测试程序或应用程序来检查其正确性。经过考察,这些玄机小说引擎可以是iTunes或者和中间解释文件一起搭建,最后应用到图书馆进行部署,这是开发深度自学,应用到研发的原始流程。

目前,英特尔可以把中间文件iTunes插到英特尔Arria10的FPGA板上,调用DLA库,在FPGA上搭建网络的玄机小说运营商;或者通过MKLDN的插件,中间文件iTunes在英特尔的Atom处理器、Core处理器或者强大的处理器下,在这些标准化的CPU上构建深度自学操作;或者,通过CLDNN和OpenCL模块,在英特尔的集成显卡上运行一些神经网络;或者用Movidius的插件在基于Myriad2的深度自学计算吧操作神经网络,或者今年年底发布的Myriad X。通过这样的插件,可以自由选择不同的异构计算结构。以后如果有新的硬件架构一定要反对,也可以设计一个合适的插件来构建一些反对的扩展,而不用改变插件上的一些软件,从而降低开发人员的开发成本。

OpenVINO工具套件面试本质上是分层的,不同的开发人员可以根据自己的拒绝和研发能力自由选择不同的API模块来启动和调用OpenVINO。比如公司实施考勤系统,几乎可以调用OpenVINO带上的人脸识别示例,根据公司员工数据库制作合适的样本集,根据样本集的调用,找出当前员工是否是数据库中的员工。

OpenVINO已经获得了一些网络构造,即Model Zoo,可以在这个构造的基础上构建合适的应用。一般来说,OpenVINO的优势如下。

首先,在性能方面,通过OpenVINO,可以用来加速英特尔的各种硬件资源,包括CPU、GPU、VPU、FPGA。这些资源需要帮助开发者在做推理小说时提高深度自学习算法的性能。此外,在继续执行的过程中,异构处理和异步执行是对立的,这需要增加由于等待系统资源而导致的空闲时间。另外,在优化后的OpenCV和OpenVX中使用了OpenVINO,获得了很多应用实例,可以延长开发时间。

这些库反对异构的继续执行,写一次就可以通过异构模块支持在其他硬件平台上运行。在深度自学方面,OpenVINO拥有模型优化器、推理小说引擎和多达20个预先训练好的模型。

开发人员可以在深入自学的基础上使用这些获得的工具来构建自己的应用程序。OpenVINO用于OpenCV和OpeenVX的基础库,可以用来开发自己特定的算法,构建自己的定制和创意。

最后,张宇展示了OpenVINO目前可以超越的性能水平。张宇团队使用谷歌Nex等一些开放网络,在英特尔的不同硬件平台上做了一些性能测试,并将这些测试的结果与市场上一些热门平台的结果做了一个非常简单的比较。

在英特尔酷睿i77800X处理器平台上运行上述开放网络后,其合适的性价比是目前市场上解决方案的两倍以上。如果配合FPGA产品,其性能、功耗、成本比可达1.4倍以上。如果使用Movidius,性能可以进一步提高5倍以上。

英特尔电影VPU是一个低功耗的计算机视觉和深度推测解决方案。在边缘计算方面,利用多重VPU电影可以构建高强度、高效率的媒体和视觉推理。在终端,Movidius VPU可以在超低能耗下获得出色的推测吞吐量,可用于农作物联网传感器、个人电脑等终端产品的可视化处理和推测。应用:明确提出六个应用方向和前景(微信官方账号:)。

记录:在英特尔中国销售总经理王志聪发布会的第三个环节,英特尔中国销售总经理王志聪分享了OpenVINO和人工智能技术的清晰市场应用。在中国,英特尔明确提出了六个应用方向和前景。交通监控。

采用英特尔FPGA和Movidius VPU的摄像头可以搜寻数据并自动发送到下游路口系统,帮助交通部门优化交通和制定计划。这些信息可以通过车载系统向驾驶员表达,也可以用来帮助他们规划路线。公共安全。有了麦利亚德VPU和为OpenVINO Toolkit开发的算法,经过训练的深度神经网络现在可以使用推理小说来标准化面部识别分析,并识别下落不明的儿童。

使用这种技术的城市执法机构可以在训练有素的数据集被提供给据报下落不明的儿童时,立即收到事件通知。工业自动化。英特尔愿景解决方案可以帮助智能工厂整合OT和IT,重塑工业商业模式和快速增长战略。生产控制将能够自动和简洁地运行,并延长上市时间。

机器视觉。利用人工智能增强工业机器视觉,反对应用更精确的工厂自动化。该解决方案由摄像机、计算机和算法组成,用于分析图像和视频,并在边缘获得最重要的信息,可用于指导行动。致电零售。

在边缘使用英特尔电脑视觉解决方案的零售商,可以慢慢识别特定客户或客户的不道德模式,从而获得个性化、精准的营销服务。运营管理。通过使用基于英特尔架构的计算机视觉解决方案,零售商可以简化运营、管理库存、优化供应链和加强促销能力,并帮助他们增加考古数据的价值。陈伟博士回应道:“目前,数据驱动技术正在重塑我们的世界,为我们描绘未来的无限可能。

值得一提的是,人工智能和计算机视觉在中国市场的应用处于世界领先地位,我们已经将中国市场的市场需求信息规划到未来的产品线中。我坚信,在不久的将来,我们不会看到更多的智能视觉创意从中国市场应用到。”最后,科技项目总监、大华中心副总裁、AI产品线副总裁唐立波、科大研究院继续执行董事、中科英台副总裁、DJI创新科技高级产品专家吴威廉、阿里巴巴OS事业部智能硬件研发负责人马飞飞等英特尔合作伙伴代表同台竞技, 会后解释与英特尔的合作历程,以及包括OpenVINO Toolkit面试在内的英特尔软硬件工具研发中的明确行业应用:会后,包括公司在内的多家媒体对出席会议的多位英特尔领导进行了独家采访,谈及OpenVINO与英特尔此前销售的其他SDK的本质区别。

陈伟博士问:“就英特尔物联网事业部而言,我们之前也卖过其他SDK,比如Movidius SDK,主要是做媒体的。OpenVINO在发布时基本上包括了Movidius SDK,我们在此基础上进一步扩展了我们的功能。”“功能的拓展主要体现在几个方面:一是减少了对深度自学功能的反对。

你可以看到我们有一个深度自学的部署工具套件,里面还包括模型优化器和玄机小说引擎,几乎是新的。另外,在Movidius SDK的基础上,我们减少了对OpenCV、OpenVX等传统计算机视觉领域广泛使用的函数库的反对,这些函数库在英特尔CPU上进行了优化。

”“所以,和原来的Movidius SDK相比,当初只是为了加快编解码速度,现在不仅可以加快编解码速度,还可以做一些视频处理工作。我们整合MovidiusSDK的目的是什么?我们看到一个原始的视频处理系统。

从它的处理流程来看,第一步是编码和解码。解码后的图片被转移到合适的处理引擎进行深度自学或传统计算机视觉的一些处理操作,最终得到的结果。我们在OpenVINO中把整个流水线使用的所有工具包放在一起,这样开发者就可以用一个工具满足所有的市场需求。

“在不改变初衷的情况下,编辑整理了本次采访中与OpenVINO相关的其他关键问题:1。对于Intel来说,有没有涉及到什么参考设计方案,或者是端到端的参考方案需要从客户那里获取,应用到OpenVINO系统的速度比较慢?同时,在OpenVINO工具中,如果我的设备中同时不存在FPGA、GPU、CPU等处理单元,如何规划其计算能力的优先级?顾典(Intel技术专家):我先问第一个问题。

为了加快客户产品的开发部署,我们有没有实力为客户提供参考?张博士的发言中,也略提了几点。首先,我们有一些实用的培训模型,这些模型不会包含在OpenVINO的安装包中。这种模式得到了极大的匹配。

在早期版本中,有100多种型号,而在我们当前的版本中,它已经扩展到150种型号。刚才大家都提到,英特尔发布其SDK与以往不同。只是另一个在细节上有所不同,因为我们讲人工智能和深度自学发展很慢,所以网络模型修改的递归也很慢。当我们发布这样的软件工具时,在修订中递归的速度不会和过去有什么不同。

比如OpenVINO在今年上半年做了一个公告,我们也计划在今年下半年进行两次相当大的修改,所以从修改率可以看出,我们也在努力方便客户的研发,延长客户的时间。另外还有一个叫Open Model Zoo的OpenVINO,不是很简单的网络参考,而是基于一些网络人群的整合,已经把明确客户的应用应用到研发中了。当然,这个研发实例并不是原始完整的应用,只是一个参考,但客户几乎可以在Open Model Zoo现成的应用样本基础上做进一步的研发。

第二,如果我们在目标系统中设计不同的硬件组件,比如我有FPGA或者GPU,OpenVINO工具包中有一个类似的插件叫做异构计算插件。正如张博士在演讲中提到的,如果目标系统包含不同的硬件设备,我们可以通过异构插件灵活部署。我特别强调这里的规定,不是新写的很简单的代码,而是把工作阻抗分配给不同的硬件和软件。

我们不会有一个很简单的API,你可以在里面写Workload的哪一部分可以建立在GPU上,哪一部分不被硬件反对。这个设备非常非常简单,非常灵活,并且有一些定制验证,所以一开始不会有自学成本,但是上手之后会大大降低R&D的可玩性,对于客户和合作伙伴来说,开发周期的延长也不会起到很好的作用。

2.整个图像处理算法还是很简单的。在处理加速四维异构的问题上,我们仍然不存在。已经七八年没有了。

我只是告诉你为什么在这样的节点销售这样的产品是解决异构加速问题的关键问题。关键问题是怎么解决问题。

顾典:在历史上所谓的计算机视觉处置的异构计算中,我们往往强调图像处理本身,比如它还包括一些标准化的核心处置。这些部分包括传统意义上的异构计算,即更加异构的图像处理的计算。从SOC设计的角度来看,这部分图像异构计算在过去非常广泛的发展历史阶段已经完全一致。

今天之所以没有特别强调异构计算,是因为人工智能给计算带来了新的市场需求。例如卷积神经网络或深度自学习网络。网络类型的计算对图像处理提出了新的挑战在这样一个新的计算市场需求下,我们明确提出了异构计算的概念。在英特尔自身优势方面,由于CPU、核心GPU的集成以及FPGA和VPU不同的产品组合,我们也指出这是一个必须从开发自己产品平台的角度帮助客户解决问题的问题。

从这两点出发,异构计算不仅仅是因为市场需求问题不存在,还因为我们要推广产品。其中一个关键问题是,我们在OpenVINO的开发工具中做了大量的方式来考虑如何让异构计算变得更容易,包括可配置的异构计算插件的问题解决方式。张宇:我再补一点。

如果从整体趋势来看,英特尔产品线的变化趋势反映了我们对整个人工智能处置的歧视。从前面来看,我们的产品线主要集中在标准化处理器、显示内核和GPU上,主要实现一些相对标准化的逻辑计算和一些视频编解码计算。

说到人工智能,我们可以看到一些相对专业的处理器,比如Movidius和一些高清FPGA处理器,有着广泛的场景。所以我们指出人工智能计算出的适应环境的架构是基于节点拒绝的多样化架构,很难有单一类型的不道德架构来满足人工智能计算出的所有节点的拒绝。这是我们的歧视。基于这一认定,英特尔的产品线近年来极其丰富。

近年来,我们的FPGA和Movidius通过并购转移到了英特尔的产品上。为什么我们这个时候卖OpenVINO?因为硬件产品线很丰富,有一种排斥。当开发人员使用硬件时,他不期望不同的开发工具和不同的R&D语言。这并不会降低他的开发成本,所以我们指出必须给开发者一个标准化统一的R&D模块来降低整个研发支出,所以我们指出OpenVINO在这个时候发布是合适的。

3.问一下张博士,你刚才解释的时候,你对OpenVINO的定义是需要加快视觉的高性能计算,它还包括一套深度自学习的视觉部署和研发速度,但是在终端应用中,不仅仅是研发速度,对于计算的效率和功耗可能更重要,那么OpenVINO在这几个方面是不是一个规划?另外,算法进化很大,那么在与不同算法的兼容性方面应该考虑什么呢?张宇:在这方面,我们既考虑了R&D的适用性,也考虑了R&D之后的效率.适用性主要体现在我们反对一些对外开放的人工智能架构,因为现在开发者基本上都是对Caffe、Tensor Flow、MxNet等一些网络框架进行研发,所以我们需要获得对这些框架的反对意见,以保证开发者在这个框架下编写的模型需要通过我们的工具在硬件平台上快速切换。高效率的体现主要体现在对硬件的反对上。

你之前写的模型只在标准化处理器上运行,但是终端设备里有一些加速引擎或者内核,或者有Movidius和FPGA。我们不会帮你,运行你在这些加速引擎上写的模型来达到更好的效果。这是我们正在做的一些工作。

古典语:补上。除了刚才张博士所说的,从算法效率的角度,我们在OpenVINO工具的设计上做了非常细致的考虑。

在刚才提到的解释中,OpenVINO的架构中有一些组件,比如一个叫做Model Optimizer的组件。在模型优化器级别的API中,我们不会根据与大量生态伙伴积累的经验来实施一些更标准化的优化策略。刚才张博士的演讲也提到了一些分析策略,我们不会通过模型优化器来构建。

这种分层算法的效率提高了,其构造与底层硬件无关。以上是一些标准化策略。

另外,目前我们的OpenVINO版本已经开放了模型优化器,是开源版本。根据开发人员的经验,可以自行定制优化策略。您可以使用自己的特殊代码来形成自定义扩展。在添加扩展并再次引入模型后,您的模型可以通过这个简化的函数进行优化。

这是第一关。第二层,如果我们把转换后的模型启动到推理机,因为推理机最后不会把代码下载到底层硬件,所以我们不会去任何硬件类型优化这一层的硬件。而这部分与硬件相关的优化,需要开发者对合适的硬件IP有一定的了解。

4.站在Intel的角度,你认为人工智能是目前更好的载体吗?另外,这种CPU加GPU架构的FPGA和软件协同的CPU加GPU加VPU架构的项目有什么区别?张宇:我指出人工智能目前处于起步阶段,我把它定义为实验科学,而不是理论科学,因为现在大家做的很多算法其实都是通过思考和实验产生的。比如我用SSD做检测,效果不错。

但是这个算法的下限在哪里呢?这个很多人说不清楚,因为人工智能还缺少一个理论支撑。现在看人工智能,只是没有一个原创的理论体系。最好大家用各种实验方法找到这个办法。

用一个确定的字段比较好,但是这个方法限制到什么程度,是否需要限制到换另一个字段?实验上不能检验,理论上不能检验。这就是人工智能的现状。

在这种情况下,我看到整个人工智能芯片的开发还是FPGA和CPU,算法不一样的时候用更标准化的处理器。但是在一些前端设备中,因为算法相同,所以经过一些实验验证的算法可以相同。此时,使用更多的专用集成电路。

比如我现在在相机里用Movidius之类的ASIC芯片构建特定的算法,效率更高。因为算法是一样的,所以ASIC的效率肯定是最低的,而且功耗低,需要满足前端设备对低功耗的排斥。

所以你刚才的问题中,FPGA仅限于场景,场景用的是ASIC,场景也用的是标准化处理器,尤其是训练阶段。所以,这是我目前人工智能发展现状的局限。未来如果理论进一步完善,可能会经常出现新一代处理器架构。当时的人工智能芯片到底是什么样子的?现在很难说,但是我们可以用一种方式来展开影射,用什么方式呢?我们可以比较区块链。

大家都告诉我们,以比特币为例,虽然不谈它的商业价值,但是可以看到它的理论价值,这是比较完善的,因为它是基于哈希算法的,算法相同的话可以用一些相对相同的硬件架构搭建。所以看看比特币矿机芯片的整个开发阶段,第一阶段是GPU和CPU,第二阶段是FPGA。

因为FPGA有一定的灵活性,而其性能和功耗相对较低。而第三阶段是ASIC。目前像Bitland这样的矿机厂商都在自制芯片,因为他们的理论已经比较完善了,所以人工智能大概也差不多。

但是由于这个理论还不太成熟,很难预测未来人工智能芯片的价格会是什么样子。现阶段在场景训练中仍然可以根据具体应用自由选择视觉操作。目前在做视频的人工智能运算时,卷积神经网络在某种程度上是一个元素,因为视频的处理涉及到其他元素,比如视频来了之后的编解码,这与卷积神经网络不同,不可能用一定程度的架构来构建。

因此,如果需要一个高效的系统,就应该有一个专用于编解码的硬核。另外,在做深度自学的时候,有时候要切换一些图形,比如图形或者做一些处理,这不是卷积,如果有一些合适的硬核去做,效果不会更高。所以从整个系统来看,如果有FPGA资源,就有一些资源可以加快具体的操作,对系统的认可度也不会更高。

所以我们在设计芯片的时候,会在今年年底发布新一代的Movidius芯片,叫做Myriad X,也是融合架构,异构。有一些加速卷积神经网络的单元,有一些加速图像编解码的单元,有一些加速图像处理的单元,让用户得到一个原创的例子,帮助他们构建深度自学的算子。相关文章:英特尔将在2020年推出独立的国家级GPU,但CPU霸主研发高端GPU的历史有些“苦涩”。

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