Nous avons récemment rencontré Soren Knudsen, chef de produit OpenVINO, pour discuter de la dernière version d’OpenVINO et obtenir son point de vue sur le marché de l’IA et le rôle qu’OpenVINO joue.
Qu’ont appris votre équipe et Intel depuis le lancement d’OpenVINO en 2018?
Plus que tout, c’était un ajout bienvenu à l’écosystème, ce qui est très excitant! Nous avions l’hypothèse que les ensembles d’outils disponibles limitaient les clients qui voulaient une solution d’inférence qui fonctionnait du centre de données à la périphérie, sur plusieurs backends matériels, mais qui trouvaient les produits existants à taille unique trop gourmands en énergie et trop chers ou manque de flexibilité et d’évolutivité. OpenVINO a répondu à ce besoin de la communauté des développeurs pour les aider à libérer l’IA d’une manière plus importante, leur permettant d’optimiser et de déployer des réseaux de neurones formés sur leur choix de systèmes Intel.
L’adoption et l’engagement immédiats que nous avons vus me disent que nous avons identifié une lacune claire dans les outils disponibles pour notre communauté de développeurs d’IA. Grâce au programme Intel® AI: In Production, nos partenaires de l’écosystème ont mis OpenVINO en production dans plusieurs secteurs, avec des solutions telles que la détection de la dégénérescence maculaire liée à l’âge par IEI et QNAP, la sécurité publique pour le stade de la Coupe du monde par Axxonsoft et en temps réel Détection de vol pour les magasins de détail par Advantech . En apportant des solutions sur le marché, ils nous ont simultanément apporté des informations et des commentaires sur la façon d’améliorer la boîte à outils OpenVINO à l’avenir.
Par exemple, nous avions des développeurs qui aimaient la boîte à outils OpenVINO et qui adoptaient l’apprentissage en profondeur, mais qui avaient besoin de moins de courbe d’apprentissage pour commencer. Pour eux, notre prochaine version comprend une interface graphique appelée Deep Learning Workbench. Cela permet aux développeurs de profiler et de visualiser facilement le débit, la latence et la précision des modèles d’apprentissage en profondeur sur diverses architectures pour affiner les performances, tout en améliorant les performances en abaissant la précision à int8 ou Winograd, ce qui est essentiel pour les appareils de périphérie qui peuvent déjà être sursouscrits avec du lourd charges de travail.
Quelles autres améliorations sont à portée de main pour OpenVINO à l’avenir?
Nous cherchons constamment des moyens d’améliorer les performances et la convivialité, et cela continuera. Je suis également obsédé par le fait d’aider l’industrie à mûrir et à renforcer le portefeuille global de solutions basées sur OpenVINO à la disposition des clients. Nous avons des clients qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle, des widgets aux machines à rayons X en passant par les robots industriels et tout le reste. Le rythme et la concurrence pour apporter des solutions sur le marché signifient que nos clients doivent prendre des décisions rapides en fonction des réalités de l’infrastructure. Cependant, comme tout projet, vous devez avoir cet état final à l’esprit lorsque vous construisez votre parcours de développement. Nous pouvons aider l’industrie à briser les barrières qui lui permettront d’accélérer ce voyage et d’éviter les erreurs coûteuses.
Nous avons eu une série de mises à jour récentes d’OpenVINO, y compris la dernière version 3 («2019 R3»)… quelles sont les mises à jour sur lesquelles les clients devraient se concentrer lorsqu’ils mettent à jour leurs kits d’outils?
Tout d’abord, je me réjouis à l’idée d’une plus grande adoption de la fonctionnalité de couche personnalisée que nous avons ajoutée dans R2 pour les processeurs Movidius. Cela aidera les partenaires à mieux tirer parti de notre produit HDDL pour des versions plus personnalisées.
En outre, comme mentionné précédemment, le plan de travail DL dans R3 a le potentiel de libérer certains de nos meilleurs partenaires de développement dans le monde de l’apprentissage en profondeur. Il est facile à utiliser et constitue un excellent outil pour exécuter une multitude de scénarios de simulation afin d’optimiser les performances et le débit.
Enfin, les performances ne cessent de s’améliorer et avec notre dernière version, nous voyons un autre pas en avant. Pour quiconque regarde l’inférence de bord, il est essentiel d’examiner d’abord l’état final pour comprendre les variables de performances. La puissance, la fréquence d’images, $ ne sont que quelques-uns des facteurs que nous examinons lorsque nous parlons de performances.
Voici quelques-uns de nos derniers chiffres qui devraient vous être utiles lors de l’évaluation de vos plans.
Quelque chose d’autre que vous souhaitez partager?
Comme de plus en plus d’entreprises déploient désormais l’inférence de l’IA à grande échelle dans le monde réel, la nécessité de simplifier le développement entre les environnements très différents des centres de données et des périphériques de périphérie n’a jamais été aussi importante. Des outils comme la boîte à outils OpenVINO aident l’industrie à rapprocher ces mondes, et je suis ravi de voir ce que les mois à venir réservent à nos développeurs, à leurs clients et à cette communauté.
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Soren est un planificateur de produits chevronné dans le domaine des logiciels et est l’un de nos principaux employés d’Intel qui aide à développer la distribution Intel de la boîte à outils OpenVINO. De la bêta au premier lancement public, il a démontré une obsession à répondre aux besoins du marché et de nos clients tout en soutenant une culture d’innovation et de créativité pour son équipe de professionnels techniques.
Les fonctionnalités et avantages des technologies Intel dépendent de la configuration du système et peuvent nécessiter une activation matérielle, logicielle ou de service activée. Les performances varient en fonction de la configuration du système. Aucun système informatique ne peut être absolument sécurisé. Vérifiez auprès du fabricant ou du revendeur de votre système ou en savoir plus sur intel.com.
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