借助 Ultralytics YOLOv8 和 Intel 的 OpenVINO 实现更快的推理速度

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 Intel OpenVINO™ 工具包的最新集成，该工具包有望彻底改变 AI 模型的部署方式。这项合作将 Ultralytics YOLOv8 模型的强大能力与 Intel 的 OpenVINO™ 的高效性相结合，在 CPU 上实现最高 3 倍的加速，并在 Intel 广泛的硬件生态系统中提升性能，包括集成 GPU、独立 GPU 和 VPU。

是什么让这项集成如此特别？#

Intel 的 OpenVINO™ 工具包旨在最大限度地提升 AI 模型在 Intel 硬件上的性能。它不仅适用于视觉任务；OpenVINO™ 在处理各种任务方面也表现出色，从语言处理到音频分析均可胜任。通过针对 OpenVINO™ 优化 YOLOv8 模型，Ultralytics 确保用户不仅能享受更快的 AI 推理，还能获得更高的效率，无论是在开发视频分析、智慧城市还是下一代零售应用。

如需详细了解如何导出并优化 Ultralytics YOLOv8 模型，以便使用 OpenVINO™ 进行推理，请观看我们的视频教程：

一窥处理流程#

想象一下，你可以将 Ultralytics YOLOv8 模型直接导出为专为速度和效率打造的格式。这正是这项集成所提供的功能。只需几行代码，开发者就能将 YOLOv8 模型转换为兼容 OpenVINO™ 的版本，从而利用 Intel 提供的硬件加速。这个过程不仅关乎速度，更在于为此前受计算限制的 AI 应用解锁新的可能性。

OpenVINO 的优势：简化 AI 开发#

Ultralytics 与 Intel 的集成是 AI 开发流程中的变革性一步。通过融合 YOLOv8 和 OpenVINO™，开发者可以高效地利用 Intel® CPU——这是各个领域计算基础设施的核心。这种结合显著提升了 AI 在实际应用中的可用性和效率。

借助 OpenVINO™，推理流程得到了优化，确保 Ultralytics YOLOv8 模型不仅处于技术前沿，也针对实际应用效率进行了优化。这使得复杂 AI 解决方案能够快速部署到各种设备上，无需搭建成本高昂的 GPU 环境。因此，曾经受计算障碍限制的应用范围得以扩展，为智慧城市计划的发展和零售客户体验的提升铺平了道路。

实际应用中的优势#

• 性能提升： 在 CPU 上体验最高 3 倍的 AI 推理速度提升，在 Intel 的全系列硬件上还能获得更高的加速效果。
• 灵活部署： 只需编写一次应用，即可将其部署到 Intel 硬件生态系统中的任意位置，从 CPU 到 VPU 均可，无需额外修改代码。
• 易于使用： 通过 80 多个教程学习 AI 模型优化，即使你不是深度学习专家也能轻松上手。

成功案例：用基准测试说明成效#

Ultralytics 和 Intel 对这项集成进行了测试，在各种 Intel 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™ 优化的模型在速度方面始终优于同类模型，同时没有牺牲准确率。从 Intel Data Center GPU Flex Series 到最新的 Xeon CPU，这些基准测试凸显了这项集成对 AI 部署的变革性影响。

图 1 不同模型大小和格式的每张图像推理时间（Xeon CPU）

让 AI 走进现实世界#

这项集成不仅关乎数字和基准测试，更在于让创新者和开发者能够以前所未有的便捷性和效率将 AI 应用于现实场景。无论是通过更快的目标检测来增强安全系统，还是通过智能分析打造更具吸引力的零售体验，Ultralytics YOLOv8 与 Intel OpenVINO™ 的集成都将助力开启 AI 应用的新时代。

立即开始！#

拥抱 Ultralytics 和 Intel 引领的 AI 未来。深入了解我们将 YOLOv8 模型与 OpenVINO™ 集成的完整方案，获得出色的性能和效率。如需更多信息以及最大限度发挥这项强大合作优势的分步指南，请访问我们的 OpenVINO 集成文档页面。