OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由英特尔开发的开源工具套件，主要用于优化和加速深度学习模型的推理，特别是在各种英特尔架构（如CPU、GPU和FPGA）上进行计算机视觉任务。以下是关于OpenVINO的一些关键信息：

  1. 模型优化和加速：OpenVINO通过改进内存管理、多线程优化等方式提升推理速度，尤其是在边缘设备上的实时性能。

  2. 性能优化：提供了多种方式去优化程序启动和初次推理的响应时间，包括使用AUTO Plugin、模型缓存或使用mmap方式读取模型。

  3. 广泛支持：支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、ONNX和PaddlePaddle。

  4. 应用领域：广泛应用于计算机视觉、大型语言模型（LLM）、生成式AI等领域。

  5. 架构和硬件支持：整合了OpenCV、OpenVX、OpenCL等开源软件工具，并支持英特尔自家的CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件加速芯片。

  6. 模型优化器：提供模型优化器功能，帮助去除已训练好的模型中的冗余参数，并可将32bits浮点数的参数降阶，以牺牲数个百分点正确率来换取推理速度提升数十倍到百倍。

  7. 最新版本：OpenVINO™ 2023.3版本引入了额外的框架更改，优化了生成式AI模型的特性，并增强了对现有平台的支持。

  8. 大型语言模型（LLM）性能提升：2023.3长期支持版本带来了优化LLM推理的重要更改，包括优化KV-缓存处理。

  9. 与Hugging Face合作：在Hugging Face上可以找到一系列OpenVINO的预优化模型，增强了AI模型的可访问性，并加速模型的集成和部署。

  10. 改进Intel独立显卡上的LLM性能：最新版本中对Intel独立显卡上的LLM性能进行了改进。

OpenVINO是一个强大的工具，它通过提供高性能的推理能力，帮助开发者在各种应用场景中部署深度学习模型。