利用Ultralytics YOLOv8 和Intel OpenVINO™，将人工智能推理速度提高 3 倍。为视频分析、智慧城市和零售业实现跨 CPU 和 GPU 的人工智能部署转型。了解我们使用 OpenVINO™ 优化人工智能模型的指南。
在快速发展的人工智能领域，速度和效率至关重要。Ultralytics 很高兴与大家分享与Intel 的 OpenVINO™ 工具包的最新集成，该集成有望彻底改变人工智能模型的部署。这项合作将模型的强大功能与 Ultralytics YOLOv8模型与Intel's OpenVINO™ 的效率相融合，在 CPU 上可实现高达 3 倍的速度提升，并在Intel's 广泛的硬件生态系统（包括集成 GPU、专用 GPU 和 VPU）中实现更强的性能。
IntelOpenVINO™ 工具包旨在最大限度地提高人工智能模型在Intel 硬件上的性能。OpenVINO™ 不仅仅适用于视觉效果，还能出色地处理从语言处理到音频分析等各种任务。通过为 OpenVINO™ 优化YOLOv8 模型，Ultralytics 可确保用户不仅能享受更快的人工智能推理，还能享受更高效的人工智能推理，无论他们是在开发视频分析、智能城市还是下一代零售应用。
有关如何导出和优化Ultralytics YOLOv8 模型以便使用 OpenVINO™ 进行推理的详细说明，请观看我们的视频教程：
想象一下，您可以将YOLOv8 模型直接导出为一种专为提高速度和效率而定制的格式。这正是该集成所能提供的。只需几行代码，开发人员就能将他们的YOLOv8 模型转化为与 OpenVINO™ 兼容的版本，随时利用Intel 提供的硬件加速功能。这一过程不仅关乎速度，还关乎为以前受限于计算限制的人工智能应用释放新的可能性。
Ultralytics 和Intel 的集成是人工智能开发过程中的变革性一步。通过YOLOv8 和 OpenVINO™ 的融合，开发人员获得了利用英特尔® CPU 的有效途径，而 CPU 是各领域计算的核心。这一结合大大提高了人工智能在实际应用中的可及性和效率。
利用 OpenVINO™ 可优化推理过程，确保YOLOv8 模型不仅是最前沿的，而且还针对实际世界的效率进行了优化。这样就能在各种设备上快速部署复杂的人工智能解决方案，而无需昂贵的GPU 设置。因此，这扩大了曾经受限于计算障碍的应用范围，为推进智能城市计划和提升零售客户体验铺平了道路。
Ultralytics 和Intel 对集成进行了测试，在各种Intel 硬件平台上对YOLOv8 模型进行了基准测试。结果令人印象深刻，经过OpenVINO™优化的模型在速度上始终优于同类产品，而在准确性上却毫不逊色。从Intel Data CenterGPU Flex 系列到最新的至强 CPU，这些基准都强调了这种集成对人工智能部署的变革性影响。
这种集成不仅仅是数字和基准，而是让创新者和开发人员能够以前所未有的便捷和高效将人工智能引入现实世界的应用中。无论是通过更快的物体检测来增强安防系统，还是通过智能分析来创造更具吸引力的零售体验，Ultralytics YOLOv8 和Intel OpenVINO™ 集成都将为人工智能应用的新时代赋能。
通过Ultralytics 和Intel 拥抱人工智能的未来。深入了解我们对YOLOv8 模型与 OpenVINO™ 的全面集成，以获得无与伦比的性能和效率。欲了解更多信息以及如何最大限度地利用这一强大协作的分步指南，请访问我们的OpenVINO Integration Docs 页面。
