作者：武卓，英特尔AI软件布道师

前言

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。
· 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。 
· 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。
· 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。

1.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：
· 新增：支持英特尔®第13代台式机酷睿处理器（代号为Raptor Lake）。
· 新增：支持用于深度学习及推理工作负载的英特尔独立显卡，包括英特尔®数据中心GPU Flex 系列和英特尔®Arc，可用于智能云、边缘和媒体分析的工作负载。

                                         

· 新增：支持对英特尔®第4代至强®可扩展处理器（代号为Sapphire Rapids）的预览支持，测试您的模型性能。
· 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。

                   

2.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。
· 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。

                      

· 推出Intel®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。

3.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。
· 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。
· 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。

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，详细的介绍可以进入以下网页进行浏览和了解：https://docs.openvino.ai/2022.2/documentation.html

 
最后，当然还是提醒大家，OpenVINO™2022.2版本可以在此处下载https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/download.html，并已在以下分发渠道上提供：
· pypi.org 
· Github 
· DockerHub* 
· Release Archives on GitHub and S3 storage (specifically for C++) 

欢迎大家下载安装使用。
大家还可以给我们留言对哪些特性感兴趣，后续将根据大家的留言，继续有针对性地展开更为详细的介绍。快来给我们留言吧！