OpenVINO™ 2022.2新版本有哪些亮眼的新特性

金秋已至。伴着凉爽的秋风一起到来的，还有 OpenVINO 工具套件刚刚推出的最新版本 OpenVINO 2022.2。除了能支持英特尔今年新推出的一系列独立显卡进行 AI 模型的推理加速及部署外，2022.2的新版本中还有哪些亮眼的新特性呢？让我们一起来看看吧。

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更广泛的模型和硬件支持

新增包括英特尔独立显卡等的硬件支持，并减少动态输入时的内存消耗、提升 NLP 应用效率。

02

更好的性能及可移植性

通过跨 CPU、GPU 等的自动设备发现（automatic device discovery）功能、负载平衡和动态推理并行，立即提高性能。

03

更多的集成

与深度学习框架实现更好的集成，以最少的代码更改，更好地与框架保持一致。

下面让我们一起来详细了解一下这些主要的新特性。

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更广泛的模型和硬件支持

OpenVINO 2022.2 新版本提供了更广法的模型和硬件支持，包括：

01

新增：支持英特尔 第13代酷睿 台式机处理器（代号为 Raptor Lake）；

02

新增：支持用于深度学习推理工作负载的独立显卡，包括英特尔 数据中心 GPU Flex 系列和英特尔 Arc，可用于智能云、边缘和媒体分析工作负载；

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新增：对第四代英特尔 至强 可扩展处理器（代号为Sapphire Rapids）的预览支持，测试您的模型性能；

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优化减少动态输入时 CPU 的内存消耗，从而更高效支持自然语言处理（NLP）的应用。

02

更好的性能及可移植性

通过跨 CPU、GPU 等的自动设备发现、负载平衡和动态推理并行性，立即看到性能提升。

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新增：在 AUTO 功能中引入新的性能倾向选择“Cumulative

throughput”，使多个加速器（例如多个 GPU）可被添加到 AUTO 的自动发现、配置的基本功能中，能够被同时使用，以最大限度地提高推理性能。

02

推出英特尔 FPGA AI Suite，在这个易于使用的软件包中实现实时、低延迟和低功耗的深度学习推理。

03

更多的集成

面向尚未安装本机 OpenVINO 工具套件的用户，提供了更多的与深度学习框架的集成，使得开发者使用和维护代码更加简单方便，同时保持更新时需要修改的代码最少。

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最近更新的 OpenVINO Execution Provider for ONNX Runtime 通过轻松添加 OpenVINO，为 ONNX 运行时开发人员提供了更多性能优化选择。

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新增：通过 OpenVINO 与 PyTorch ONNX Runtime 的融合（OpenVINO Torch-ORT），加速 PyTorch 模型推理。现在，PyTorch 开发人员可以更无缝地与 OpenVINO 集成，并通过更少的代码更改获得性能提升。OpenVINO 与 TensorFlow 的集成现在支持更深入的学习模型和改进的推理性能。

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OpenVINO 与 TensorFlow 的集成现在支持更深入的学习模型和改进的推理性能。

以上就是OpenVINO 2022.2新版本的主要新特性介绍，除此之外，新版本中还增加了一些新的算子的支持，增加了对集成显卡的优化等等。