OpenVINO™2025.2正式发布！此更新带来了扩展的模型覆盖范围，GPU优化和Gen AI增强功能，旨在最大限度地提高AI部署的效率和性能，无论是在边缘，云端还是本地。 2025.2版本的新功能： 更多的Gen AI覆盖和框架集成，以最小化代码更改。 更广泛的LLM模型支持和更多的模型压缩技术 在边缘、云端或本地运行AI的可移植性和性能更高。 下载链接：Intel OpenVINO 2025.2 浏览量: 16

Qwen3 是阿里巴巴统一团队发布的最新文本生成模型系列，它提供了一套全面的密集模型和混合专家 (MoE) 模型。Qwen3 基于海量数据集进行训练，提升了推理能力、指令执行能力、代理能力和多语言性能。 本博客以Qwen3–8B为例，介绍如何使用 OpenVINO™ 工具包和 Python API 在英特尔® 平台（GPU、NPU）上部署 Qwen3 系列大模型。 OpenVINO™ 工具包使开发人员能够快速构建基于 LLM 的应用程序，利用英特尔 AIPC 异构计算能力进行高效推理。 目录 1.环境准备 2.模型…

介绍 许多桌面应用程序都是使用 C++ 开发的，由于使用基于 Python 的库（例如 Hugging Face）的复杂性，将 GenAI 功能集成到这些应用程序中可能颇具挑战性。使用 OpenVINO Runtime 的 C++ 提供了更精简、轻量且内存高效的解决方案，尤其是在 Windows 环境中。 OpenVINO GenAI API 提供原生 C++ 接口，无需 Python 依赖项，让开发者能够以更节省资源的方式创建 AI 应用程序。以下是以 Windows 操作系统为例，使用 C++ 构建 OpenV…

1. 简介 Hugging Face是一个大型开源社区，它迅速成为自然语言处理 (NLP)、自动语音识别 (ASR) 和计算机视觉 (CV) 领域的预训练深度学习模型的诱人中心。 Optimum Intel提供了一个简单的界面来优化 Transformer 模型并将其转换为OpenVINO™中间表示 (IR) 格式，以使用 OpenVINO™ 运行时加速英特尔® 架构上的端到端管道。 情感分类（sentimental classification）是流行的 NLP 任务之一，是识别文本中的观点并将其标记为正面或负面…

实时物体检测旨在以低延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列凭借其在性能和效率之间的平衡而处于该研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构效率低下阻碍了最佳性能。YOLOv10 通过引入一致的双重分配以实现无 NMS 训练和整体效率-准确度驱动的模型设计策略来解决这些问题。 YOLOv10 由清华大学的研究人员基于Ultralytics Python 软件包开发，引入了一种实时物体检测的新方法，解决了之前 YOLO 版本中存在的后处理和模型架构缺陷。通过消除非最大抑制 (NMS) 并优化各种模型组件，YO…

OpenVINO 2024.2 新功能 更多 Gen AI 覆盖和框架集成，以最大限度地减少代码更改。 更广泛的大型语言模型 (LLM) 支持和更多的模型压缩技术。 更高的可移植性和性能，可以在边缘、云端或本地运行 AI。 OpenVINO™ Runtime Common AUTO 推理模式 CPU 设备插件 GPU 设备插件 NPU 设备插件 OpenVINO Python API OpenVINO C API OpenVINO Node.js API TensorFlow 框架支持 TensorFlow Lit…

英特尔6月3日上午公布了即将推出的 Lunar Lake SoC 的一些更详细的架构和技术细节，该芯片将成为下一代 Core Ultra 移动处理器。英特尔再次为媒体和分析师举办了一场越来越定期的技术巡展活动，这次活动在 2024 年台北国际电脑展开始前夕在台北开设了办事处。在技术巡展期间，英特尔披露了 Lunar Lake 的诸多方面，包括代号为Lion Cove的新 P 核设计和新一代 E 核，这些 E 核类似 Meteor Lake 的开创性低功耗Cresmont E 核。英特尔还披露了英特尔 NPU 4，英…

人工智能领域的发展永无止境！随着最近发布的 YOLO V10 版本，物体检测领域取得了长足进步。那么它与其他版本有何不同？它在英特尔平台上通过 OpenVINO 框架运行的性能怎样？本文将为大家解答这个问题。 差异与创新 1. 轻量级 Classification Head ： 轻量级 classification head 使用深度可分离卷积来减少计算负担。 2. 空间通道解耦下采样： 空间通道分解下采样通过分离空间衰减和通道调制来最大限度地减少信息丢失和计算成本。 3. 排序引导块设计： 序列引导块设计根据内在…

PointPillars 是一种快速 E2E DL 网络，用于 3D 点云中的对象检测。它利用 PointNet 来学习以垂直列（支柱）组织的点云的表示。大量实验表明，PointPillars 在速度和准确性方面都大大优于以前的方法 。在本文档中，我们介绍了如何使用英特尔® OpenVINO在英特尔平台上优化PointPillars。 PointPillars 下图展示了PointPillars网络的主要步骤（组件）： OpenVINO™ 工具套件 OpenVINO 是英特尔的 AI 开发工具包，用于快速开发应用程…

2024年3月7日，英特尔正式发布了OpenVINO™ 2024.0版本。OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推理库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。OpenVINO™工具包是用于快速开发应用程序和解决方案的综合工具包，可解决各种任务，包括模拟人类视觉，自动语音识别，自然语言处理，推荐系统等。该工具包基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络（CNN），循环和基于注意力的网络，可在英特尔®硬件上扩展计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。它通过从边缘…