利用OpenVINO實現混合式AI部署：邁向無所不在的人工智能

隨著人工智能技術的飛速發展，AI的應用已經滲透到日常生活的各個方面。為了更有效地利用AI技術，混合式AI部署成為了一個重要趨勢。這種部署方式結合了云端和邊緣計算的優勢，使得AI應用更為靈活和高效。本文將探討OpenVINO 如何助力混合式AI部署，實現AI的無所不在。

混合式AI部署簡介

混合式AI部署是指將AI模型同時部署在云端和邊緣設備上。這種方法結合了云端部署具有的海量數據強大處理能力、無限按需計算能力以及集中化處理等優點，以及邊緣部署的實時數據處理能力、更廣闊的場景觸達、完全的數據主權以及良好的成本效益等優點。通過這種方式，可以在云端處理大規模、復雜的數據分析任務，同時在邊緣設備上快速響應實時數據處理需求。

雖然混合式AI部署具有以上種種優勢，但我們看到它仍然面臨著時延、數據帶寬、數據隱私和安全、以及可擴展成本和能源效率的種種挑戰。

OpenVINO 平臺的優勢

OpenVINO 是英特爾開源的深度學習模型優化以及快速部署的工具套件，旨在加速深度學習模型推理工作流程。它借由模型、優化、部署三個簡單的開發者旅程步驟，即可以實現深度學習模型的優化，以及“一次編寫，任意部署” 。

在模型方面，OpenVINO 支持市面上所有主流的深度學習框架訓練出來的深度學習模型，包括Tensorflow、PyTorch、Paddlepaddle等。在優化方面，OpenVINO 提供了模型轉換器、神經網絡壓縮框架（NNCF）等一系列優化工具，可以對模型進行優化、量化壓縮，從而可以顯著減小模型體積、推理時所需的內存大小、以及提升推理速度。在部署方面，OpenVINO 能夠方便地將模型部署在CPU、GPU、NPU以及FPGA上，實現模型的快速落地部署。

OpenVINO 助力混合式AI邊緣部署

在邊緣設備上，OpenVINO 的高效推理和模型快速部署能力顯得尤為重要。它使得用戶可以根據使用場景、AI工作負載的實際需求，靈活地選擇不同的硬件設備，并完成在這些硬件設備上的快速的模型部署、以及模型推理加速，實現深度學習模型在邊緣的快速落地。

結論

混合式AI部署是實現AI無所不在的重要一步。通過OpenVINO 的高效、靈活的特點，可以在邊緣設備上，更具不同的使用場景、工作負載情況，選用不同的硬件設備，快速完成模型部署和運行模型推理，提高整體的運算效率和響應速度。隨著技術的不斷進步，我們期待看到更多創新的AI應用，讓人工智能真正融入我們的生活。

審核編輯：劉清