使用 Ultralytics YOLOv8 和英特尔 OpenVINO 实现更快的推理速度

在快速发展的人工智能世界中，速度和效率至关重要。Ultralytics 很高兴分享与英特尔 OpenVINO™ 工具包的最新集成，该集成有望彻底改变 AI 模型的部署。此次合作将 Ultralytics YOLOv8 模型的强大功能与 英特尔 OpenVINO™ 的效率相结合，在 CPU 上提供高达 3 倍的加速，并增强了英特尔广泛的硬件生态系统（包括集成 GPU、专用 GPU 和 VPU）的性能。

这次集成有何特别之处？

英特尔的 OpenVINO™ 工具包旨在最大限度地提高 AI 模型在英特尔硬件上的性能。它不仅仅与视觉效果有关；OpenVINO™ 擅长处理各种任务，从语言处理到音频分析。通过优化用于 OpenVINO™ 的 YOLOv8 模型，Ultralytics 确保用户不仅可以享受更快的速度，还可以享受更高效的 AI 推理，无论他们是为视频分析、智慧城市还是下一代零售开发应用程序。

有关如何导出和优化您的 Ultralytics YOLOv8 模型以使用 OpenVINO™ 进行推理的详细演练，请查看我们的视频教程：

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流程一览

想象一下，能够将你的 YOLOv8 模型直接导出为专为速度和效率量身定制的格式。这正是这种集成所提供的。只需几行代码，开发人员就可以将其 YOLOv8 模型转换为与 OpenVINO™ 兼容的版本，从而利用 Intel 提供的硬件加速。这个过程不仅仅是关于速度，更是关于为以前受到计算限制的 AI 应用程序释放新的可能性。

OpenVINO 的优势：简化 AI 开发

Ultralytics 和英特尔的集成是 AI 开发过程中的一个变革性步骤。通过 YOLOv8 和 OpenVINO™ 的融合，开发人员获得了一条高效的途径来利用英特尔® CPU——这是各个领域计算的核心。这种结合大大提高了 AI 在实际应用中的可访问性和效率。

利用 OpenVINO™ 优化推理过程，确保 YOLOv8 模型不仅是最先进的，而且还针对实际效率进行了优化。这使得复杂的 AI 解决方案能够在各种设备上快速部署，从而避免了对昂贵 GPU 设置的需求。因此，这扩大了曾经受到计算限制的应用范围，为智慧城市计划的进步和改善零售客户体验铺平了道路。

实际效益

• 性能增强： 在CPU上体验高达3倍的AI推理速度提升，在英特尔的硬件范围内甚至可以实现更大的加速。
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• 灵活部署: 只需编写一次应用程序，即可将其部署在 Intel 的硬件生态系统的任何位置（从 CPU 到 VPU），而无需对代码进行额外更改。
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• 易于使用：访问 80 多个教程，指导您优化 AI 模型，即使您不是深度学习专家。

成功案例：用数据说话的基准

Ultralytics 和 Intel 已经对集成进行了测试，在各种 Intel 硬件平台上评测 YOLOv8 模型。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产品，且不影响准确性。从 Intel 数据中心 GPU Flex 系列到最新的 Xeon CPU，这些基准测试突显了这种集成对 AI 部署的变革性影响。

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将人工智能带入现实世界

这种集成不仅仅是数字和基准测试；它还使创新者和开发人员能够以前所未有的轻松和效率将人工智能带入现实世界的应用中。无论是通过更快的物体检测来增强安全系统，还是通过智能分析来创造更具吸引力的零售体验，Ultralytics YOLOv8 和 Intel OpenVINO™ 的集成都将开启人工智能应用的新时代。

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立即开始！

与 Ultralytics 和 Intel 一起拥抱 AI 的未来。深入了解我们 YOLOv8 模型与 OpenVINO™ 的全面集成，以获得无与伦比的性能和效率。有关最大化这种强大协作的更多信息和分步指南，请访问我们的 OpenVINO 集成文档页面。