利用 Ultralytics YOLOv8 和 Intel 的 OpenVINO 实现更快的推理速度
利用 Ultralytics YOLOv8 和 Intel OpenVINO™ 将人工智能推理速度提升 3 倍。在 CPU 和 GPU 上转换人工智能部署，以实现视频分析、智慧城市和零售应用。探索我们关于使用 OpenVINO™ 优化人工智能模型的指南。
在快速发展的人工智能世界中，速度和效率至关重要。Ultralytics 非常高兴与大家分享与 Intel OpenVINO™ 工具包的最新集成，它有望彻底改变 AI 模型的部署。这次合作将 Ultralytics YOLOv8 模型的强大功能与 Intel's OpenVINO™ 的效率结合在一起，在 CPU 上实现了高达 3 倍的速度提升，并在 Intel 广泛的硬件生态系统（包括集成 GPU、专用 GPU 和 VPU）中增强了性能。
这次集成有何特别之处？#
Intel OpenVINO™ 工具包旨在最大化 Intel 硬件上的 AI 模型性能。它不仅关乎视觉；OpenVINO™ 在处理各种任务（从语言处理到音频分析）方面表现出色。通过针对 OpenVINO™ 优化 YOLOv8 models，Ultralytics 确保用户不仅能享受更快、还能享受更高效的 AI 推理，无论他们是在开发用于视频分析、智慧城市还是下一代零售的应用程序。
如需详细了解如何导出并优化你的 Ultralytics YOLOv8 模型以供 OpenVINO™ 进行推理，请观看我们的视频教程：
流程一瞥#
想象一下，能够将你的Ultralytics YOLOv8模型直接导出为专为速度和效率量身定制的格式。这正是此集成所提供的功能。只需几行代码，开发者就可以将他们的YOLOv8模型转换为兼容OpenVINO™的版本，从而充分利用Intel提供的硬件加速。这个过程不仅仅关乎速度；它还为先前受计算约束限制的AI应用开启了新的可能性。
OpenVINO 的优势：简化 AI 开发#
Ultralytics 与 Intel 的集成是 AI 开发过程中的变革性一步。通过 YOLOv8 和 OpenVINO™ 的融合，开发者获得了一条利用 Intel® CPU（各计算领域的核心）的高效途径。这一结合显著提升了 AI 在实际应用中的可访问性和效率。
利用 OpenVINO™ 可以优化推理流程，确保 Ultralytics YOLOv8 模型不仅处于前沿，而且针对现实世界的效率进行了优化。这使得能够在各种设备上快速部署复杂的 AI 解决方案，从而无需昂贵的 GPU 设置。因此，这扩大了曾经受计算障碍限制的应用范围，为智慧城市倡议的发展铺平了道路，并增强了零售客户体验。
实际应用优势#
- 增强的性能： 在 CPU 上体验快达 3 倍的 AI 推理，在 Intel 的硬件系列上还有更高的加速表现。
- 通用的部署： 编写一次应用程序，即可部署在 Intel 硬件生态系统中的任何位置，从 CPU 到 VPU，无需对代码进行额外更改。
- 易用性： 获取超过 80 个指导你优化 AI 模型的教程，即使你不是深度学习专家也能轻松上手。
成功案例：用数据说话的基准测试#
Ultralytics 和 Intel 对该集成进行了测试，在各种 Intel 硬件平台上对 YOLOv8 模型进行了benchmarking。结果令人印象深刻，经过 OpenVINO™ 优化的模型在速度上始终优于同类模型，且不会损害准确性。从 Intel Data Center GPU Flex Series 到最新的 Xeon CPU，基准测试强调了这种集成对 AI 部署的变革性影响。
Fig 1. 按模型大小和格式划分的每张图像推理时间（Xeon CPU）
将 AI 带入现实世界#
这次集成不仅仅是数字和基准测试；它旨在让创新者和开发者能够以前所未有的轻松和效率将 AI 带入实际应用。无论是通过更快的对象检测来增强安防系统，还是通过智能分析创造更具吸引力的零售体验，Ultralytics YOLOv8 和 Intel OpenVINO™ 的集成都将助力开启 AI 应用的新纪元。
立即开始！#
拥抱与 Ultralytics 和 Intel 一起的人工智能未来。深入了解我们对 YOLOv8 模型与 OpenVINO™ 的全面集成，以获得无与伦比的性能和效率。有关此强大合作的更多信息和分步指南，请访问我们的 OpenVINO Integration Docs page。
