作者：武卓 英特尔 AI 软件布道师

欢迎来到OpenVINO 2024.0，我们很高兴在这里推出一系列增强功能，旨在在快速发展的人工智能领域为开发者赋能！此版本通过动态量化、改进的GPU优化以及对混合专家架构的支持，增强了大语言模型（LLM）的性能。OpenVINO 2024.0使开发者能够有效利用人工智能加速，并对来自社区的持续贡献表示感谢。

大语言模型推理的提升

大语言模型（LLM）没有消失的迹象，模型和使用用例不断涌现。我们将继续我们的使命，以便加速模型，并使这些模型的推理更加经济实惠。

 性能和准确性的提升

 在本版本中，我们一直致力于提高LLM的开箱即用性能，并对运行时和工具进行了一些重要更改。

 首先，我们介绍了CPU平台的动态量化和缓存压缩机制。KV缓存压缩功能使我们更高效地生成大序列。动态量化通常会提高模型其它部分（嵌入映射和前馈网络）的计算和内存消耗。

对于GPU平台，我们还通过在内核和整个堆栈中引入优化来改进生成特性。我们还实现了更高效的缓存处理，这有助于使用波束搜索生成。

 其次，虽然性能一直是一个讨论的话题，但准确性也至关重要。我们提高了NNCF中权重压缩算法的准确性。我们介绍了使用数据集的统计数据压缩权重的能力，并介绍了AWQ算法的实现，以进一步提高准确性。此外，通过我们与Hugging Face Optimum Intel的集成，您现在可以直接通过Transformers API压缩模型，如下所示：

 （此处的代码来源：https://github.com/huggingface/optimum-intel/pull/538)

注意：使用设置为True的load_in_4bit选项，并在对from_pretrained方法的调用中传递quantiation_config权限，这将为您完成所有压缩工作。更重要的是，我们已经为大多数热门的模型添加了量化配置，其中包括Llama2、StableLM、ChatGLM和QWEN等模型；因此，对于这些模型，您根本不需要传递config来获得4位压缩。

想了解关于我们的算法质量的更多信息，您可以查询OpenVINO文档 或者  GitHub上的NNCF 文档。

支持混合专家（MoE）架构

 混合专家（MoE）代表了下一个主要的体系架构演变，它为LLM带来了更好的准确性和性能。它从Mixtral开始，并迅速发展到更多的模型和框架，允许从现有模型创建基于MoE的模型。在整个2024.0版本中，我们一直致力于启用这些体系结构并提高性能。我们不仅对这些模型进行了有效的转换，而且还更改了一些内部结构，以更好地处理运行时内专家的动态选择。

 我们正在对Hugging Face Optimum-Intel进行升级，以使这些模型的转换是透明的。

对新平台的变化以及现有平台的增强

 Intel NPU更广泛的接入

随着Intel®Core™Ultra的发布，我们的NPU加速器终于跟广大的开发者见面了。从软件和硬件的角度来看，这是一款不断发展的产品，我们对它所能实现的功能感到兴奋。您可能已经看到了一些在NPU上运行的OpenVINO™ Notebooks的演示（OpenVINO™ notebooks running on NPU）。

  在本版本中，当您通过我们最热门的分发渠道PyPI安装OpenVINO™时，我们将提供NPU支持。有几点需要注意：

· NPU要求在系统中安装驱动程序，因此如果您打算使用它，请确保遵循此简短指南

· NPU目前不包括在自动设备选择逻辑中，因此，如果您计划在NPU上运行您的模型，请确保您明确指定设备名称（例如NPU），如下所示：

compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="NPU") 

改进对ARM CPU的支持

 线程是我们在ARM平台上没有有效实现的事情之一，这拖慢了我们的性能。我们与oneTBB团队（我们默认的线程引擎提供商）合作，改变了对ARM的支持，并显著提高了我们的性能。同时，在对某些操作的精度进行了一些研究后，我们在ARM CPU上默认启用了fp16作为推理精度。

总的来说，这意味着ARM CPU的性能更高，也意味着OpenVINO Streams功能的实现，该功能允许在多核平台上获得更高的吞吐量。

删除一些遗留项

2024.0是我们的下一个主要版本，传统上这是我们从工具套件中删除过时组件的时候。 

2年前，我们大幅度改变了API以跟上深度学习领域的发展。但为了最大限度地减少对使用OpenVINO™的现有开发者和产品的影响，我们也支持API 1.0。从那以后发生了很多变化，我们现在正在完全删除旧的API。更重要的是，我们还删除了标记为弃用的工具。这包括：

· 训练后量化工具，也称为POT。

· 准确性检查框架

· 部署管理器

这些工具是openvino-dev包的一部分，这个包已经有一段时间没有强制使用了。我们将为那些继续使用我们的离线模型转换工具model Optimizer的用户保留它。

如果您无法迁移到新的API，那么您很有可能继续使用我们的一个长期支持版本，例如2023.3。

新的及修改过的Notebook****>

我们将继续展示人工智能领域最重要的更新，以及如何利用OpenVINO™来加速这些场景。以下是我们一直在做的工作：

· Mobile language assistant with MobileVLM

· Depth estimation with DepthAnything

· Multimodal Large Language Models (MLLM) Ko**os-2

· Zero-shot Image Classification with SigLIP

· Personalized image generation with PhotMaker

· Voice tone cloning with OpenVoice

· Line-level text detection with Surya

· Zero-shot Identity-Preserving Generation with InstantID

· LLM chatbot 和 LLM RAG pipeline已通过新模型的集成进行了更新：minicpm-2b-dpo、gemma-7b-it、qwen1.5-7b-chat、baichuan2-7b-chat

感谢您，我们的开发者和贡献者！

在OpenVINO的历史上，我们看到了许多激动人心的项目！我们决定列出一份使用OpenVINO™的绝妙项目列表，它还在继续快速增长着！为您的项目创建一个拉取请求，使用您的项目的“mentioned in Awesome”徽章，并与我们分享您的经验！

我们的开发人员基数正在增长，我们感谢社区正在做出的所有改变和改进。令人惊讶的是，你们中的一些人已经明确表示“正忙于帮助改进OpenVINO™”，谢谢！ 

我们的贡献者所做工作的一个例子是openSUSE平台中的OpenVINO支持。

然而，在过去的几周里，我们面临着一个重大问题——我们无法足够快地填充Good First Issues并审查拉取请求！我们认识到这个问题，并将更加努力地解决它，希望大家持续关注。

此外，我们正在为谷歌代码之夏（Google Summer of Code）做准备，并从您那里获得非常有趣的项目提案！在我们把你的想法发送出去审批之前，还有时间提交您的想法。

在这个版本中，我们挚爱的贡献者列表发布在 GitHub 上。

通知和免责声明 

性能因使用情况、配置和其他因素而异。如需了解详情，请访问性能检索网站。 

性能结果基于截止配置中显示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。 有关配置详细信息，请参阅备份。 没有任何产品或组件是绝对安全的。 

您的成本和结果可能会有所不同。  英特尔技术可能需要支持的硬件、软件或服务激活。

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