Intel OpenVINO
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AI Tool
OpenVINO 최적화 툴킷으로 성능을 극대화하세요.
고급 모델 최적화로 CPU 및 엣지 배치를 강화하세요.
효과적인 프루닝 및 양자화 기법으로 추론 시간을 가속화하세요.CPU 전용 환경과 엣지 디바이스에서 성능을 극대화하세요.포괄적인 그래프 최적화로 작업 흐름을 간소화하세요.
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DeployHardware & AcceleratorsCPU-only Optimizers
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overview
개요
OpenVINO 최적화 툴킷은 심층 학습 모델을 효율적으로 최적화할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 가지치기, 양자화, 그래프 최적화와 같은 고급 기술을 활용하면 배포 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- CPU 전용 및 엣지 디바이스 환경에 맞추어 특별히 설계됨.
- 다양한 모델 아키텍처와 프레임워크를 지원합니다.
- 최적화 과정을 단순화하는 사용자 친화적인 인터페이스.
features
핵심 기능
귀하의 최적화 요구에 맞춘 강력한 기능을 활용하세요. OpenVINO 최적화 툴킷은 딥러닝 모델의 최상의 성능 결과를 달성할 수 있도록 설계되었습니다.
- 프루닝: 정확도를 유지하면서 모델 크기를 줄이기.
- 양자화: 계산 부하와 메모리 풋프린트를 최소화합니다.
- 그래프 최적화: 지원되는 하드웨어에서 실행 속도를 향상시킵니다.
use_cases
사용 사례
스마트 카메라 또는 IoT 장치를 위한 애플리케이션을 개발 중이시라면, OpenVINO 최적화 툴킷이 다양한 사용 사례를 지원합니다. 그 기능을 활용하여 여러 산업에서 혁신을 이끌어 보세요.
- 자율주행 차량을 위한 실시간 객체 탐지.
- 산업 자동화에서의 이상 탐지.
- 스마트 보안의 얼굴 인식 시스템.
Frequently Asked Questions
모델 프루닝이란 무엇인가요?
모델 가지치기는 성능을 유지하면서 불필요한 파라미터를 제거하여 신경망의 크기를 줄이는 기법입니다.
양자화는 모델 성능을 어떻게 향상시킬까요?
양자화는 모델에서 사용되는 숫자의 정밀도를 감소시킴으로써 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 가속화하며, 정확도의 큰 손실 없이 이루어집니다.
OpenVINO 최적화 도구킷은 모든 유형의 모델에 적합한가요?
네, 이 도구 키트는 다양한 모델 아키텍처와 프레임워크를 지원하여 여러 응용프로그램에 적합합니다.