如何用OpenVINO优化计算机视觉模型在边缘设备上的性能？

发布时间：2025-04-18 13:28:18 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：7 次

以下是使用 OpenVINO 优化计算机视觉模型在边缘设备上性能的方法：

模型量化

• INT8 量化：通过将模型的权重和激活从浮点数转换为 8 位整数，显著减少模型大小和计算量，从而提高推理速度。例如，RT-DETR 模型经过 INT8 量化后，推理速度提升了 3~4 倍，模型大小也减小为原来的 1/4。

• FP16 量化：将模型从 FP32 转换为 FP16，可减少模型内存占用，同时在支持 FP16 的硬件上提升性能。例如，某些基于英特尔® Movidius™ Myriad™ X VPU 的边缘设备仅支持 FP16。

模型剪枝

OpenVINO 提供了结构化和非结构化剪枝技术，通过移除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的复杂度和计算量，从而提高推理速度。

利用 OpenVINO 性能提示

• 延迟优化：如果应用需要快速响应，可使用 ov::hint::PerformanceMode::LATENCY，限制每个设备一次推理，并利用子设备。

• 吞吐量优化：对于需要处理大量并发请求的场景，可使用 ov::hint::PerformanceMode::THROUGHPUT，并结合显式批处理和流。

硬件加速

• 选择合适的设备：OpenVINO 支持多种硬件，包括 CPU、GPU 和 AI 加速器。在边缘设备上，可优先选择支持的 GPU 或专用 AI 加速器。

• 多设备执行：在支持多设备的边缘设备上，可利用 OpenVINO 的多设备模式，自动平衡各设备之间的推理请求。

其他优化策略

• 模型缓存：减少模型加载和编译时间对延迟的影响，尤其是在首次推理时。

• 插件配置：根据硬件设备调整插件配置参数，如 NUM_STREAMS 和 AFFINITY。

通过以上方法，可以显著提升计算机视觉模型在边缘设备上的性能，满足实时性和资源限制的需求。