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在 Intel 上部署 Ultralytics YOLO 以实现高性能推理

Ultralytics 与 Intel 合作，利用 CPU、NPU 和 GPU 的强大功能提供高性能推理。

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在 Intel 上部署 Ultralytics YOLO 以实现高性能推理

关于 Intel

Intel (Nasdaq: INTC) 是行业领导者，创造改变世界的科技，赋能全球进步并丰富生活。Intel 不断推进半导体设计和制造，以帮助解决客户面临的最大挑战，将智能嵌入到云、网络、边缘和每一个计算设备中，从而推动商业和社会转型。 OpenVINO™ 是一款开源工具包，可通过降低延迟、提高吞吐量来加速 AI 推理，同时保持精度并优化硬件使用效率。它简化了跨计算机视觉、大语言模型和生成式 AI 的 AI 开发与深度学习集成流程。

为何选择 Intel 运行 YOLO？

针对 Ultralytics YOLO 优化

在 Intel 全系列设备上实现最大吞吐量，最小化延迟。

边缘原生性能

支持 FP32、FP16 和 INT8 的边缘原生 YOLO 推理。无需牺牲精度。

实时推理

在所有主要的 YOLO 任务中实现 10ms 以内的推理，并在 Intel CPU、GPU 和 NPU 上得到验证。

更低的拥有成本

在现有的 Intel 硅片上进行推理。降低成本，同时保持精度。

轻松集成

通过 Ultralytics Python 软件包或 CLI 几分钟内即可运行。使用相同的 API，相同的流程。

面向未来

始终紧跟最新的 YOLO 模型和 Intel 硬件。无需重写流水线。

完整解决方案

在 Ultralytics 行业领先的平台上构建并优化你的定制 YOLO 模型。从 Ultralytics YOLO11 到 YOLO26，获取最先进的架构、精选数据集和强大的优化工具，所有这些都旨在让你更快地进入生产环境。
只需一条指令，即可转换并量化你训练好的模型为 OpenVINO 格式。导出过程生成一个优化的模型包，包含网络拓扑、权重和张量映射，使其在全系列 Intel 硬件上运行得更快。
使用统一的 API 在 Intel CPU、集成 GPU、独立 GPU 和 NPU 上运行推理。无需重写，无需针对特定硬件的代码，无论部署在何处都能获得一致的加速性能。
使用 Ultralytics 进行训练

技术集成

Ultralytics 模型与 Intel 硬件之间的无缝集成

Ultralytics YOLOv8

8

YOLOv8 improved performance and added supported tasks: Segmentation, classification, and pose estimation.

YOLOv8nYOLOv8sYOLOv8m+22

Ultralytics YOLO11

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YOLO11 supports the computer vision tasks users are familiar with while offering better accuracy, precision, and speed.

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Ultralytics YOLO26

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YOLO26 is a lighter, smaller, and faster model with the nano variant delivering up to 43% faster inference on standard CPUs.

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开始使用 Intel

在 OpenVINO 和 Intel 硬件上部署 Ultralytics YOLO 的完整指南。

文档页面

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在 OpenVINO 和 Intel 硬件上部署 Ultralytics YOLO 的完整指南。

在 Intel AI PC 上运行 YOLO

在 Intel AI PC 上运行 YOLO

利用 OpenVINO 优化 Ultralytics YOLO，在 Intel AI PC 上实现快速的实时推理。

YOLO Vision 2025 London

YOLO Vision 2025 London

观看 Intel 登台展示 Ultralytics YOLO 与 OpenVINO 的集成。

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