Learn about performance improvements, new capabilities, and bug fixes in the latest release of the toolkit.
Stable Diffusion with the OpenVINO Toolkit (6:51) Style Transfer (Generative AI) with the OpenVINO Toolkit (4:46) DevCon: Harness Generative AI Acceleration with the OpenVINO Toolkit What is the AI PC? (4:26) Generative AI on the AI PC ...
OpenVINO™ toolkit is an open source toolkit that accelerates AI inference with lower latency and higher throughput while maintaining accuracy, reducing model footprint, and optimizing hardware use. It streamlines AI development and integration of deep learning in domains like computer vision, large...
性能优化:使用OpenVINO Toolkit提供的性能优化工具对推理过程进行性能分析和优化。这可以帮助开发者进一步提高模型的推理速度和能效。 总结 OpenVINO Toolkit是一款强大的深度学习部署工具包,它简化了在Intel硬件上部署和优化深度学习模型的过程。通过使用Model Optimizer和推理引擎,开发者可以快速将训练好的模型转化为实际应用,...
Be among the first to learn about everything new with the Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit. By signing up, you get early access product updates and releases, exclusive invitations to webinars and events, training and tutorial resources, contest announcements, and other breaking news....
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套支持快速开发视觉、语音识别、自然语言处理应用开的框架,受益于人工智能技术的快速发展,框架采用了最新的人工智能神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制网络等模型。实现视觉与非视觉任务的底层硬件加速、达到最佳性能。支持人工智能应用从云端到边缘的部署与推理全链路技术。
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套深度学习推断引擎,支持各种网络框架,官方给出的说明是支持100多种网络训练导出的模型(100多种网络模型,无知限制了我的想象力)官方对这个工具包的主要特点总结如下: 在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上
已添加演示示例:https://github.com/openvinotoolkit/nncf/blob/develop/examples/quantization_aware_training/torch/resnet18/README.md 更多生成式 AI 覆盖范围和框架集成 进一步深入了解搭载 OpenVINO™ 的生成式 AI,该新版本拓宽了生成式AI的边界,使其能够覆盖更广泛的神经网络架构与应用场景。
Welcome to OpenVINO™, an open-source software toolkit for optimizing and deploying deep learning models. Inference Optimization: Boost deep learning performance in computer vision, automatic speech recognition, generative AI, natural language processing with large and small language models, and many oth...
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套支持快速开发视觉、语音识别、自然语言处理应用开的框架,受益于人工智能技术的快速发展,框架采用了最新的人工智能神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制网络等模型。实现视觉与非视觉任务的底层硬件加速、达到最佳性能。支持人工智能应用从云端到边缘的部署与推理全链路技术。