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Intel OpenVINO
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AI Tool
OpenVINO 최적화 툴킷으로 성능을 극대화하세요.
고급 모델 최적화로 CPU 및 엣지 배치를 강화하세요.
Visit OpenVINO Optimization Toolkit→
DeployHardware & AcceleratorsCPU-only Optimizers
1효과적인 프루닝 및 양자화 기법으로 추론 시간을 가속화하세요.
2CPU 전용 환경과 엣지 디바이스에서 성능을 극대화하세요.
3포괄적인 그래프 최적화로 작업 흐름을 간소화하세요.
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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.
- 1CPU 전용 및 엣지 디바이스 환경에 맞추어 특별히 설계됨.
- 2다양한 모델 아키텍처와 프레임워크를 지원합니다.
- 3최적화 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.
- 1프루닝: 정확도를 유지하면서 모델 크기를 줄이기.
- 2양자화: 계산 부하와 메모리 풋프린트를 최소화합니다.
- 3그래프 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.
- 1자율주행 차량을 위한 실시간 객체 탐지.
- 2산업 자동화에서의 이상 탐지.
- 3스마트 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.