英特爾16日發布新的工具套件, 將電腦圖形和深度學習(deep learning)技術整合, 協助開發者加速在物聯網(IoT)邊緣裝置採用視覺運算, 繼而提升影片分析的性能. 英特爾新工具套件名稱為 'Open Visual Inference and Neural Network Optimization' (OpenVINO), 凡是利用現有的架構如TensorFlow和Caffe訓練神經網路的開發者, 都可利用OpenVINO建立和訓練AI模型, 並且應用於各種產品中, 也可輕鬆地為視覺運算應用添加推論能力. 推論是AI的一個重要元素, 讓演演算法按照現有的訊息建立新見解. 英特爾IoT通路總經理Steen Graham指出, 設備供應商Adlink已經使用OpenVINO開發出一種視覺運算解決方案, 能夠偵測生產線上印刷電路板的錯誤. 其他也使用OpenVINO的企業包括GE Healthcare, Amazon Web Services(AWS), 奇異電氣(GE)旗下Current, Honeywell, 戴爾(Dell)和大華(Dahua)等. 解決方案供應商Comtech Telecommunications產品管理副總裁Brian Salisbury接受CRN訪問時表示, 視覺運算軟體收集大量影像資訊, 在邊緣裝置進行處理, 比起傳送到雲端還有意義. 英特爾表示, OpenVINO適用於範圍廣泛的開發者, 例如在零售產業, 開發人員可能會在邊緣裝置中建立視覺運算功能, 包括銷售點, 數位招牌和安全監視器等. 但Graham強調, OpenVINO對IoT解決方案採用視覺運算的通路合作夥伴特別有幫助, 因為OpenVINO使用現有的系統來執行推論演算, 包含英特爾開發的多項技術如中央處理器(CPU), FPGA和Movidius視覺處理器(VPU)等.
