Contents
We naderen de tweede verjaardag van Intel Distribution of OpenVINO toolkit, wat dit het perfecte moment maakt om te kijken over het verleden, het heden en de toekomst van de toolkit die bedrijven over de hele wereld helpt de prestaties van hun AI- en computervisietoepassingen te versnellen.
Eerst iets over het verleden: Intel Distribution of OpenVINO toolkit begon als een computer vision en deep learning software development kit (SDK). Het was vanaf het begin een open source-product, aanvankelijk gebruikt door printerleveranciers om statische afbeeldingen te analyseren en in IoT-edge-oplossingen om videostreams van camera's te analyseren. In de afgelopen twee jaar is het deep learning-gedeelte (DL) van de mogelijkheden van de toolkit met grote sprongen gegroeid met nieuwe functies zoals geïntegreerde GStreamer voor de ontwikkeling van videopijplijnen en ondersteuning voor DL Workbench, onze tool voor het optimaliseren van GUI-modellen. Tegenwoordig vertegenwoordigt DL verreweg het grootste gebied van de innovatie van de toolkit.
Het is belangrijk om die geschiedenis te erkennen, maar wat me het meest boeit, is het heden en de toekomst van Intel Distribution of OpenVINO-toolkit. Vóór mijn Intel-carrière heb ik jaren als ontwikkelaarsevangelist bij Apple doorgebracht, waar ik leerde dat er geen betere manier is om je toewijding aan ontwikkelaars te tonen dan door naar hun behoeften te luisteren en hun verzoeken in het product te integreren. Dat is wat we nu zien met de recente aankondiging van de eerste Long-Term Support (LTS)-release van de toolkit.
LTS-release geeft ontwikkelaars wat ze willen
Naarmate meer en meer bedrijven de toolkit gebruiken om hun missiekritieke IoT edge-projecten te optimaliseren, zoals het versnellen van ziektedetectie op röntgenfoto's, hebben ze gevraagd om software die langer meegaat, aangezien apparatuur in edge-implementaties jaren mee kan gaan. Dat is waar de LTS-release van pas komt.
De LTS-release bevat beveiligingspatches voor twee jaar en kritieke bugfixes voor een jaar. Het is ook achterwaarts compatibel. Het past perfect als je bijna aan het einde van je ontwikkelingscyclus bent of halverwege bent en de code niet wilt wijzigen wanneer de volgende standaardrelease uitkomt. Als je veel edge-units implementeert en standaardisatie wilt met de bestaande functies en functionaliteit van de toolkit, dan is deze release ook iets voor jou.
Onze standaardreleases blijven een geweldige optie voor ontwikkelingsprojecten in een vroeg stadium , met voortdurende productverbeteringen, waaronder prestatieverbeteringen en nieuwe hardwareondersteuning, die de grenzen van AI aan de rand verleggen. Maak dus uw keuze: zowel LTS- als standaardreleases zijn nu beschikbaar.
De LTS-release is slechts het nieuwste voorbeeld van de opwindende ontwikkelingen die we de afgelopen maanden hebben geïntroduceerd, die samen het toenemende momentum achter Intel Distribution van OpenVINO-toolkit benadrukken. Laten we een paar andere bekijken.
Online training voor een miljoen ontwikkelaars
Eind 2019 kondigden we het Intel IoT Edge AI Nanodegree-programma aan met Udacity om 1 miljoen ontwikkelaars te trainen in AI-ontwikkeling. Het online trainingsprogramma maakt studenten vertrouwd met de Intel Distribution of OpenVINO-toolkit, zodat ze de implementatie van AI aan de rand kunnen vergemakkelijken.
Binnen een paar maanden na de aankondiging hadden bijna 30.000 mensen een beurs aangevraagd voor dit unieke programma – en geen wonder. We geven ontwikkelaars een unieke kans om snel een essentiële vaardigheden te ontwikkelen die ze nodig hebben om te profiteren van de mogelijkheid voor AI aan de rand. Ga vandaag nog aan de slag met de gratis Fundamentals-cursus.
Hulpprogramma's voor optimalisatie na de training
Als een volwassen softwareproduct de prestaties misschien 5 procent of 10 procent kan verbeteren, is dat geweldig nieuws. Opmerkelijk. Maar gezien de enorme vooruitgang in state-of-the-art deep learning – en functies zoals de optimalisatietools voor na de training die we in de Intel Distribution of OpenVINO-toolkit inbouwen – zien we de prestaties verdubbelen of zelfs verdrievoudigen.
Veel van onze klanten gebruiken deze optimalisaties na de training, die het mogelijk maken om FP32-modellen met volledige precisie om te zetten in formaten met lage precisie, zoals int8. Dat betekent dat u de latentie, het geheugen en de voetafdruk op de schijf kunt verminderen zonder dat u uw modellen opnieuw hoeft te trainen. En dat is slechts één voorbeeld van de optimalisatietools voor deep learning die u kunt gebruiken om de prestaties drastisch te verbeteren.
Probeer het voordat u koopt met Intel DevCloud for the Edge
Intel DevCloud for the Edge is een andere recente toevoeging aan de toolkit die veel belangstelling trekt. Dit komt omdat je hiermee je AI-modellen kunt prototypen en testen met de Intel Distribution of OpenVINO-toolkit op welke Intel CPU's, iGPU's, VPU's en FPGA's je maar wilt, zonder installatie of hardware-investeringen vooraf.
Resultaten van onze inzet
Al deze voorbeelden van de huidige stand van de Intel Distribution of OpenVINO toolkit tonen onze toewijding om ontwikkelaars te helpen krachtigere oplossingen sneller op de markt te brengen. Hier zijn een paar specifieke voorbeelden van hoe onze partners de toolkit gebruiken om de enorme belofte van AI aan de rand te helpen waarmaken:
- ADLINK en LEDA Technology verhoogden de nauwkeurigheid tot meer dan 90 procent bij kwaliteitscontroles die ze uitvoeren op 4.000 contactlenzen per dag.
- mRobot heeft hun robot, die medische benodigdheden vervoert in ziekenhuizen, bijna 6x sneller en energiezuiniger gemaakt.< /li>
- Vispera ShelfSight, dat niet-voorradige retailproducten identificeert, verbeterde de tijd tot analyse met 10x.
De toekomst ziet er nog beter uit
Vanwege dit alles ben ik verheugd om het OpenVINO-programma bij Intel te leiden – vanwege het momentum en de volwassenheid die we zien bij LTS, evenals in onze samenwerking met Udacity en functies zoals de optimalisatietools voor na de training en DevCloud voor de Rand. Ik geloof dat AI at the Edge de volgende grote transformatie in technologie is. En ik geloof dat Intel die transformatie voortstuwt door de stand van de techniek op het gebied van deep learning en inferentie te bevorderen. Download het vandaag om het zelf te zien.
Natuurlijk gaat het niet alleen om wat we tot nu toe hebben gedaan. Het gaat ook om wat de toekomst biedt, en u kunt er zeker van zijn dat de toekomst gevuld zal zijn met nog meer innovaties en optimalisaties om de prestaties verder te verbeteren. Intel heeft en zal hardware blijven ontwikkelen die speciaal is gebouwd voor de edge, inclusief de huidige energiezuinige Gen 2 Intel Movidius VPU, die nu beschikbaar is in vormfactoren zoals de Intel Neural Compute Stick 2.
De volgende step up, Gen 3 Intel Movidius VPU, komt binnenkort, samen met aanvullende verbeteringen aan Intel's CPU-productroutekaart – en dat zijn slechts enkele van de vele innovaties die we kunnen verwachten als we het derde jaar van Intel Distribution van OpenVINO ingaan toolkit.
