升级后的OpenVINO ：让边缘更智能，让AI更实用，让应用更强大
【慧聪教育网】这年头，如果你的物联网和边缘计算中没有集成AI，都不好意思跟人打招呼。
Gartner预计：到2022年，将有80%的企业物联网项目把AI作为主要组成部分。有了AI加持的物联网，正在逐渐蔓延这个世界。其中，市场调研公司Mordor Intelligence判断：到2026年，基于边缘的机器学习将会推动AI物联网市场达到每年27.3%的复合增长率。
不过，想要开发边缘计算AI应用，却不容易。你要面对的是千变万化的硬件组合、纷繁复杂的网络结构、多种多样的算法和模型。无论是开发、优化，还是部署、落地，千头万绪，难以下手。
最近，英特尔刚刚发布了OpenVINO 2021.2版本，可以免除上述后顾之忧，帮你轻松开发更实用、更智能的高性能AI物联网应用。
01让边缘计算更智能
OpenVINO 2021.2 版本中的英特尔DevCloudfortheEdge，集成了英特尔DeepLearningWorkbench。这是一套托管在云环境中的硬件平台，专门用于深度学习。开发者不需要设置任何本地硬件，只需借助OpenVINO，就能组合多种不同远程硬件配置，包括：英特尔CPU、GPU、英特尔神经计算棒2、英特尔Arria 10 FPGA等等，然后针对这些不同配置，在云上完成多种机器学习模型的图形化分析、比较和调优。使用这样的方式，开发者可以提前了解所需的软硬件知识，从而避免潜在陷阱，还可以优化性能，并确认需要采购的硬件，从而加快产品上市速度。
02让AI更实用
OpenVINO 2021.2提供了多种全新预训练模型，可以提升开发效率。其中的公开模型包括：面向物体识别的Yolov4、面向语音识别的AISpeech、面向语义分割的DeepLabv3。全新的预训练模型有：数学公式手写识别、通用手语识别、文本转语音；更新过的预训练模型有：人体姿势检测、机器翻译。所有这些，便于我们开发更多、更贴近生活的人工智能应用，实现“技术让世界更美好”的愿景。
03 让应用更强大
应用要想强大，性能表现很重要。2021.2版本的OpenVINO，针对使用Tensorflow Quantization-Aware（对权重进行逐通道量化）方式训练的模型，模型优化器新增了相应的逐通道量化支持，以高效的模型压缩，降低延时，提高性能。强大的应用，安全当然也是重中之重。2021.2版本提供了全新的安全插件，使用安全打包和执行，控制模型的访问权限。该插件基于KVM虚拟机和Docker容器，部署起来快速方便。此外，对于RedHatEnterpriseLinux(RHEL)8.2的支持，让OpenVINO的应用场景更加广泛。
机器学习应用的开发，需要走过模型训练、模型优化、模型部署这三大环节。OpenVINO 2021.2在各个环节都有相应提升。
01模型训练：
内置的OpenModelZoo中，新增多种预训练模型，目前已经支持超过100个模型，同时在性能和精度上都有提升。
02模型优化：
增加开放神经网络交换格式ONNX的多种操作，从而提升了通用性；针对TensorFlow、MXNet等模型也增加了多种操作支持，让开发者的选择更灵活、多样。
03模型部署：
OpenVINOModelServer是针对部署的高性能可扩展工具，其中的部署管理器（DeploymentManager）可以创建最小部署包，将推理程序部署到不同硬件设备中，包括英特尔的凌动、酷睿、至强、IRISPRO显卡、Movidius、GNA以及ARRiA等多种计算硬件。OpenVINOModelServer是针对部署的高性能可扩展工具，其中的部署管理器（DeploymentManager）可以创建最小部署包，将推理程序部署到不同硬件设备中，包括英特尔的凌动、酷睿、至强、IRISPRO显卡、Movidius、GNA以及ARRiA等多种计算硬件。
IT业界著名的Eclipse基金会，有一个下属的IoT调研组，他们在2020年的一次调研发现：在边缘计算的负载中，人工智能最为常见，占到30%。
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