利用Ultralytics YOLOv8 和 Intel OpenVINO™，将人工智能推理速度提高 3 倍。为视频分析、智慧城市和零售业实现跨 CPU 和 GPU 的人工智能部署转型。了解我们利用 OpenVINO™ 优化人工智能模型的指南。
在快速发展的人工智能领域，速度和效率至关重要。Ultralytics 很高兴与大家分享与英特尔 OpenVINO™ 工具包的最新集成，该集成有望彻底改变人工智能模型的部署。这项合作将模型的强大功能与英特尔 Ultralytics YOLOv8模型与英特尔 OpenVINO™ 的效率相融合，在 CPU 上可实现高达 3 倍的速度提升，并在英特尔广泛的硬件生态系统（包括集成 GPU、专用 GPU 和 VPU）中实现更强的性能。
英特尔的 OpenVINO™ 工具包旨在最大限度地提高英特尔硬件的人工智能模型性能。它不仅适用于视觉效果，OpenVINO™ 还能出色地处理从语言处理到音频分析等各种任务。通过为 OpenVINO™ 优化YOLOv8 模型，Ultralytics 可确保用户不仅能享受更快的人工智能推理，还能享受更高效的人工智能推理，无论他们是在开发视频分析、智能城市还是下一代零售应用。
有关如何导出和优化Ultralytics YOLOv8 模型以便使用 OpenVINO™ 进行推理的详细说明，请观看我们的视频教程：
想象一下，您可以将YOLOv8 模型直接导出为一种专为提高速度和效率而定制的格式。这正是该集成所能提供的。只需几行代码，开发人员就能将他们的YOLOv8 模型转换成与 OpenVINO™ 兼容的版本，随时利用英特尔提供的硬件加速。这一过程不仅关乎速度，更关乎为以前受计算限制的人工智能应用释放新的可能性。
Ultralytics 与英特尔的整合是人工智能开发过程中的变革性一步。通过YOLOv8 和 OpenVINO™ 的融合，开发人员获得了利用英特尔® CPU 的有效途径，而英特尔® CPU 是各领域计算的核心。这一结合大大提高了人工智能在实际应用中的可及性和效率。
利用 OpenVINO™ 可优化推理过程，确保YOLOv8 模型不仅是最先进的，而且还针对实际世界的效率进行了优化。这使得复杂的人工智能解决方案能够在广泛的设备上快速部署，而无需昂贵的 GPU 设置。因此，这扩大了曾经受限于计算障碍的应用范围，为推进智能城市计划和提升零售客户体验铺平了道路。
Ultralytics 和英特尔对这一集成进行了测试，在各种英特尔硬件平台上对 YOLOv8 模型进行了基准测试。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，而在准确性上却毫不逊色。从英特尔数据中心 GPU Flex 系列到最新的至强 CPU，这些基准测试凸显了这种集成对人工智能部署的变革性影响。
这种集成不仅仅是数字和基准，而是让创新者和开发人员能够以前所未有的便捷和高效将人工智能引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防系统，还是通过智能分析来创造更具吸引力的零售体验，Ultralytics YOLOv8 与英特尔 OpenVINO™ 的集成都将为人工智能应用开创一个新时代。
与Ultralytics 和英特尔一起拥抱人工智能的未来。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。欲了解更多信息，以及如何最大限度地利用这一强大协作的分步指南，请访问我们的OpenVINO Integration Docs 页面。
