معرفی
OpenVINO مجموعه‌ای متن‌باز برای بهینهسازی و اجرای مدلهای هوش مصنوعی است که ابتدا توسط اینتل توسعه داده شد. این ابزار به توسعه‌دهندگان کمک میکند مدلهای آموزشدیده را برای اجرای بهتر روی پردازندههای مرکزی، پردازندههای گرافیکی و واحدهای پردازش عصبی اینتل آماده کنند.
OpenVINO برای آموزش مدلها طراحی نشده است، بلکه اجرای مدل پس از مرحله آموزش را بهینه میکند. توسعه‌دهنده یا مهندس یادگیری ماشین می‌تواند مدل را با استفاده از قالب‌ها و مسیرهای تبدیل پشتیبانی شده، مانند ONNX و TensorFlow و PyTorch و PaddlePaddle، به قالب OpenVINO تبدیل کند. سپس مدل را بهینهسازی کرده و با کمک موتور اجرای OpenVINO، آن را در برنامه موردنظر اجرا کند. پشتیبانی از قالب‌ها، عملگرها و نسخه‌های چارچوب‌های یادگیری ماشین به نسخه OpenVINO بستگی دارد و باید در مستندات همان نسخه بررسی شود.
OpenVINO برای پروژه‌هایی کاربرد دارد که به اجرای مدلهای هوش مصنوعی روی سرورهای مجهز به پردازنده مرکزی، رایانه‌های صنعتی، دوربین‌های هوشمند و دستگاه‌های لبه نیاز دارند. مهندسان بینایی ماشین، مهندسان یادگیری ماشین و توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی می‌توانند از این ابزار برای کاهش تاخیر، افزایش توان پردازش و کاهش وابستگی به سرویس‌های ابری استفاده کنند.
چه زمانی OpenVINO را انتخاب کنیم؟
استفاده از سخت‌افزار اینتل: اگر سخت‌افزار مقصد از پردازنده مرکزی، پردازنده گرافیکی یا واحد پردازش عصبی اینتل استفاده میکند و می‌خواهید مدل را نزدیک محل تولید داده اجرا کنید، OpenVINO گزینه مناسبی برای ارزیابی است.
مقایسه با انویدیا: اگر سخت‌افزار مقصد شما از پردازندههای گرافیکی NVIDIA استفاده میکند، TensorRT نیز گزینه مناسبی برای بهینهسازی و آزمایش اجرای مدل است.
تبدیل و ارزیابی مدل: ابتدا مدل نمونه را به قالب OpenVINO تبدیل کنید. سپس خروجی آن را با خروجی مدل اصلی روی مجموعه‌ای از داده‌های نماینده مقایسه کنید. در مرحله بعد، تاخیر، توان پردازش و مصرف حافظه را روی سخت‌افزار مقصد اندازه بگیرید. اگر کیفیت خروجی و عملکرد مدل با نیازهای محصول سازگار بود، می‌توانید فرایند استقرار را ادامه دهید.
بررسی شرایط سخت‌افزاری در ایران: پیش از طراحی راهکار، مدل دقیق قطعات سخت‌افزاری موجود در سرور یا دستگاه لبه سازمان را مشخص کنید. امکان تهیه قطعات جایگزین، نگهداری و دریافت پشتیبانی از سخت‌افزار را نیز در تصمیم‌گیری فنی در نظر بگیرید.
بررسی سازگاری و عملکرد: OpenVINO تضمین نمی‌کند که هر مدلی روی هر سخت‌افزاری سریع‌تر اجرا شود. پیش از انتخاب این ابزار، سازگاری عملگرهای مدل با سخت‌افزار مقصد، دقت موردنیاز و عملکرد واقعی مدل را در شرایط کاری پروژه بررسی کنید و با اجرای آزمون «بنچمارک» (Benchmark) نتایج را بسنجید.
این ابزار را با نام‌های دیگری نیز می‌شناسند:
- اوپن‌وینو
- Open Visual Inference and Neural Network Optimization
ویژگی‌های کلیدی
برای آشنایی بهتر با این ابزار، توجه به موارد زیر می‌تواند مفید باشد.
-
Runtime برای اجرای استنتاج
محیط اجرایی سبک و سریعی را برای بارگذاری و پردازش مدلهای بهینه‌شده مهیا می‌سازد
-
تبدیل مدل به قالب OpenVINO
امکان دریافت شبکه‌های عصبی از فریم‌ورک‌های گوناگون و تبدیل آن‌ها به ساختار اختصاصی را فراهم میکند.
-
تمرکز بر سختافزارهای Intel
این مجموعه برای بهره‌گیری از CPU و GPU-های Intel و دیگر دستگاه‌های سازگار طراحی شده است. بنابراین گزینه‌ای جدی برای محصولاتی است که زیرساخت Intel دارند.
-
بهینهسازی دقت و کارایی
Neural Network Compression Framework (NNCF) روش‌هایی مانند کوانتیزهسازی را برای کاهش هزینه اجرا فراهم میکند. همه روش‌ها برای هر معماری مدل یا دستگاه اجرا در دسترس نیستند و افت دقت باید با داده ارزیابی واقعی سنجیده شود.
-
استقرار روی لبه و سرور
انعطاف‌پذیری لازم برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در تجهیزات صنعتی و سرورهای پردازشی را تامین میکند.
-
پروفایل‌گیری و سنجش عملکرد
ابزارهای ارزیابی معیارهای سرعت و مصرف منابع را در اختیار توسعه‌دهنده می‌گذارد.
کاربردها
در ادامه، مهم‌ترین موارد این بخش به تفکیک معرفی شده‌اند.
-
تحلیل ویدئو در دوربین یا دستگاه لبه
برای اجرای تشخیص شی، تشخیص چهره یا تحلیل فریم ویدئو نزدیک محل تولید داده، زمانی که ارسال پیوسته ویدئو به سرور ابری پرهزینه یا ناممکن است.
-
استقرار مدل ONNX روی سرور CPU
برای تیمی که مدلی را با چارچوب آموزشی ساخته و به ONNX صادر کرده است، اما می‌خواهد استنتاج را روی سرورهای مجهز به پردازنده Intel آزمایش و بهینه کند.
-
خط لوله بینایی ماشین با OpenCV
یکپارچه‌سازی موتور استنتاج با کتابخانه‌های پردازش تصویر برای ساخت سیستم‌های بینایی.
-
سامانه‌های با تاخیر پایین
برای کاربردهایی مانند کنترل کیفیت صنعتی یا تحلیل تصویر که پاسخ مدل باید در زمان محدود به برنامه اصلی بازگردد و تاخیر شبکه قابل‌قبول نیست.
-
مقایسه نسخه‌های بهینه‌شده مدل
برای ارزیابی اثر تبدیل مدل یا کوانتیزهسازی بر سرعت، مصرف حافظه و کیفیت خروجی، پیش از انتشار مدل در محصول.
ابزارهای جایگزین
پرسش‌های رایج درباره OpenVINO
اگر درباره این ابزار پرسشی دارید، ممکن است پاسخ آن را در میان موارد زیر پیدا کنید.
آیا OpenVINO برای آموزش مدل یادگیری ماشین است؟
خیر، این ابزار تنها برای بهینهسازی و اجرای استنتاج مدلهای از پیش آموزشدیده کاربرد دارد و فرایند آموزش در جای دیگری انجام میشود.
آیا میتوان مدل ONNX را با OpenVINO اجرا کرد؟
بله، این موتور به راحتی مدلهای صادرشده با فرمت استاندارد ONNX را دریافت کرده و بهینهسازی مینماید. با این حال، باید پشتیبانی عملگرهای مدل و درستی خروجی تبدیل را بررسی کنید.
OpenVINO فقط روی پردازنده Intel کار میکند؟
خیر، اگرچه تمرکز و بهینهسازی اصلی OpenVINO برای سختافزارهای Intel است، اما از اجرا روی سایر تراشهها نیز پشتیبانی میکند.
آیا کوانتیزهسازی با OpenVINO همیشه انتخاب خوبی است؟
خیر، کاهش دقت محاسبات سرعت را بالا میبرد، اما ممکن است در برخی مدلها باعث افت دقت پیشبینی شود و نیاز به ارزیابی دارد.
تفاوت OpenVINO و TensorRT چیست؟
ابزار OpenVINO تمرکز ویژهای روی سختافزارهای اینتل دارد، در حالی که TensorRT به طور اختصاصی برای پردازندههای گرافیکی انویدیا توسعه یافته است.
