OpenVINOxTensorFlow幸福来得太突然

技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如，iPhone 促使智能手机和“应用商店”的快速普及。最近，TensorFlow 的易用性启动了人工智能的大规模增长，几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。

OpenVINO工具套件重新定义了采用英特尔技术设备上的 AI 推理能力，并获得了广大开发人员采用。如今，成千上万的开发人员使用 OpenVINO 工具套件来加速几乎所有可以想象到的 AI 推理应用场景，从人类视觉仿真，自动语音识别，自然语言处理，推荐系统等等。该工具包基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络 （CNN）、基于循环和注意力的网络，扩展计算机视觉和非视觉工作负载，可跨英特尔 硬件（英特尔 CPU、英特尔集成显卡 、英特尔 神经计算棒 2 和英特尔 视觉加速器设计与英特尔 Movidius VPU）从而最大限度地提高性能。它通过从边缘部署到云的高性能、AI 和深度学习推理来加速应用。

我们很荣幸能与客户/开发者合作，为他们的成功做出贡献。透过不断倾听和创新，以满足他们不断变化的需求，同时也致力于提供世界一流的用户体验。因此，根据客户反馈，在OpenVINO 工具套件的成功基础上，我们将OpenVINO 与TensorFlow* 集成。

有在涉略 AI 边缘运算的各位们对于 OpenVINO 应该都有基础的了解：不同框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）训练完成的模型文件在经由 OpenVINO 转换后可以在不同边缘运算装置执行推理加速。

若笔者告诉各位，现不用经过模型转换可以直接在 TensorFlow 中推理时完成 OpenVINO 加速呢？

是的你没看错！英特尔在 2021 下半年推出的OpenVINO integration with TensorFlow（以下简称OVTF）能够实现在 TensorFlow 中介接 OpenVINO 执行推理加速。

OpenVINO x TensorFlow幸福来得太突然

对 TensorFlow 开发人员的好处：不须转换, 只需加 2 行代码即可加速其 TensorFlow 模型的推理速度。

OpenVINO 与 TensorFlow* 的集成提供了增强 TensorFlow 兼容性所需的 OpenVINO 工具套件内联优化和 run time。它专为使用OpenVINO 工具包的开发人员而设计 - 帮助提高其推理应用程序的性能 - 只需最少的代码修改。它可以加速各种英特尔 芯片上许多 AI 模型的推理，例如：

英特尔中央处理器

英特尔集成显卡

英特尔Movidius视觉处理单元 – 又称 VPU

采用 8 个英特尔MovidiusMyriadX VPC 的英特尔视觉加速器设计 - 称为 VAD-M 或 HDDL

利用此集成的开发人员可预期以下好处：

性能加速- 与原本 TensorFlow 相比(取决于底层硬件配置)

精度– 保持与原始模型几乎相同的精度。

简单性– 继续使用 TensorFlow API 进行推理。无需重构代码。只需导入，启用和设置设备。

健壮性– 旨在支持各种操作系统 / Python 环境中的各种 TensorFlow 模型和运算符。

无缝加速- 内联模型转换 – 无需模型转换。

轻量级占用空间– 所需的增量内存和磁盘占用空间极小。

支持广泛的英特尔产品– CPU、iGPU、VPU （Myriad-X）。

注意：为获得最佳性能、效率、工具定制和硬件控制，我们建议采用本机 OpenVINOAPI 及其run time运行。

如何实现？

开发人员可通过将以下两行代码添加到他们的 Python 代码或 Jupyter Notebooks 中来大大加快 TensorFlow 模型的推理。

1import openvino_tensorflow

2openvino_tensorflow.set_backend

（''）

支持的后端包括“CPU”，“GPU”，“MYRIAD”和“VAD-M”。参见图1。

上面第一行严格来说不算指令，只汇入了 OpenVINO整合 TensorFlow 套件。而第二行呼叫了 openvino_tensorflow 设定后端运算硬件的指令，其中带入的参数可以设定为CPU（Intel 处理器）、GPU（Intel 处理器中的集成式显卡）、MYRIAD（AI加速芯片VPU）等。如此一来就已完成TensorFlow推理加速了。

示例代码

以下是OpenVINO与 TensorFlow*集成的示例：

图 1

它是如何达成的？

而其特别之处从架构图看来可以得知在原始 TenorFlow 与 OpenVINOtoolkit 之间多增加了 Operator Capability Manager （OCM）、Graph Partitioner、 TensorFlow Importer 与 Backend Manager，让前述二者可以浑然天成的结合在一起。简单来说在执行推论时会对神经网络各个运算进行判读，是否能够透过 OpenVINO进行加速，并让其对应到 OpenVINO的相应的运算子，最后分配到指定的后端硬件进行运算，反之若是不行加速的运算则让其返回在 TensorFlow 中处理。

个别功能作用细节可从 github repo 与说明文件进行深入探究。若不了解这些技术细节也不要紧，参考模型支持文件可以得知各个TensorFlow模型（包含 TF-Slim Classification、Object Detecion、 TF- Hub 等众多来源）的支持程度，或是跟着我们接下来的步骤进行体验一番！

图2：OpenVINO integration with TensorFlow架構圖（https://github.com/openvinotoolkit/openvino_tensorflow/blob/master/docs/ARCHITECTURE.md）

OpenVINO与 TensorFlow*的集成通过将 TensorFlow 图有效地划分为多个子图来提供加速的 TensorFlow 性能，然后将这些子图调度到 TensorFlow 运行时或 OpenVINO运行时以实现最佳加速推理。最终组合出最终的推理结果。

图 3：工作流的端到端概述

在边缘和云端部署

OpenVINO与 TensorFlow 的集成适用于从云到边缘的各种环境，只要底层硬件是英特尔平台即可。适用于以下云平台：

面向边缘的英特尔 DevCloud

https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/devcloud/edge/build/ovtfoverview.html

AWS Deep Learning AMI Ubuntu 18 和 Ubuntu 20 on EC2 C5 实例，针对推理进行优化

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_tensorflow/blob/master/docs/cloud_instructions/AWS_instructions.md

Azure ML

https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/devcloud/edge/build/ovtfoverview.html

谷歌实验室

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_tensorflow/tree/master/examples/notebooks

支持任何基于 AI 的边缘设备。

示例在 gitrepo 的示例/ 目录中提供。

这与使用原生OpenVINO

有何不同

OpenVINO与 TensorFlow*的集成使 TensorFlow 开发人员能够以非常快速简便的方式加速其 TensorFlow 模型推理 - 只需 2 行代码。OpenVINO模型优化器可加速推理性能，以及丰富的集成开发人员工具和高级功能，但如前所述，为了获得最佳性能，效率，工具定制和硬件控制，我们建议使用本机 OpenVINOAPI 及 run time 运行。

案例

以下客户正在将 OpenVINO集成用于 TensorFlow 用于各种用例。以下是一些示例

Extreme Vision（极视角）：极视角 的 CV MART 等专用 AI 云 https://www.cvmart.net/

可帮助数十万开发人员提供丰富的服务、模型和框架目录，从而在各种英特尔平台（如 CPU 和 iGPU）上进一步优化其 AI 工作负载。与 AI 框架（如 OpenVINO 与 TensorFlow* 的集成）正确集成的易于使用的开发人员工具包可加速模型，从而提供两全其美的优势 - 提高推理速度以及以最小的更改重用已创建的 AI 推理代码的能力。Extreme Vision 团队正在测试OpenVINO 与TensorFlow* 的集成，目标是在 Extreme Vision 平台上为 TensorFlow 开发人员提供支持。

由博德研究所开发的基因组分析工具包（GATK）是世界上使用最广泛的变体调用开源工具包之一。Terra 是一个更安全，可扩展的开源平台，供生物医学研究人员访问数据，运行分析工具和协作。基于云的平台由麻省理工学院博德研究所与哈佛大学，微软和 Verily 共同开发。Terra 平台包括 GATK 工具和管道，供研究界运行其分析。CNNScoreVariants 是 GATK 中包含的深度学习工具之一，它应用卷积神经网络来过滤带注释的变体。在一篇博客中，Broad Institute 展示了如何使用 OpenVINO 与TensorFlow* 集成来进一步加速 CNNScoreVariants 的推理性能。

结论

现在，您已了解了其优势、工作原理、部署环境以及 OpenVINO与 TensorFlow 的集成与使用原生 OpenVINOAPI 的不同之处，相信你已迫不及待地想亲自尝试将 OpenVINO与 TensorFlow 集成，并在英特尔平台上体验 AI 模型的推理性能提升。与往常一样，我们很乐意听到您对此集成的反馈，请通过 [e-mail] 与我们联系或在 gitrepo 中提出问题。谢谢！

审核编辑 ：李倩