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端側(cè)場景通常對模型推理的實時性要求較高，但大部分輕量級的Vision Transformer網(wǎng)絡(luò)仍無法在已有邊緣側(cè)/端側(cè)AI設(shè)備（CPU、NPU）上達到輕量級CNN（如MobileNet）相媲美的速度。為了實現(xiàn)對ViT模型的實時部署，微軟和港中文共同在CVPR2023提出論文《EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention》。

本文章將依次介紹如何將 Pytorch 自訓練模型經(jīng)過一系列變換變成 OpenVINO IR 模型形式，而后使用 OpenVINO Python API 對 IR 模型進行推理，并將推理結(jié)果通過 OpenCV API 顯示在實時畫面上。

微智科技聯(lián)合江蘇禹新航運科技有限公司應(yīng)用5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、AI技術(shù)等高科技技術(shù)，通過視頻監(jiān)控、體溫檢測儀、煙霧檢測、風速測量儀、溫濕度檢測、

AI、ML 和自動駕駛等新興應(yīng)用的數(shù)據(jù)量非常大。應(yīng)用程序性能和結(jié)果質(zhì)量在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的豐富性和計算基礎(chǔ)架構(gòu)的性能。PCIe Gen6 提供可擴展的速度升級，以滿足由專用 CPU 和 GPU 高效處理的這些繁重工作負載的更高數(shù)據(jù)吞吐量要求。

預(yù)訓練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓練的深度學習模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進行自定義。

云、AI、5G、汽車和高性能計算 （HPC） 等關(guān)鍵應(yīng)用，加上半導體縮放的快速變化的物理和經(jīng)濟性，正在引領(lǐng)多樣化的集成趨勢和新的芯片到芯片用例。半導體小芯片封裝（多芯片）正在幫助集成商采用新方法來構(gòu)建可擴展的模塊化設(shè)計。

AI的一大優(yōu)勢是可以對算法問題做極度的抽象，抽象之后較為復雜的工業(yè)視覺問題就會變得比較簡單，還有一個就是通用化。很多工業(yè)視覺里面比較復雜的算法問題，后面實際上用兩到三個比較通用的算法模塊去訓練數(shù)據(jù)，結(jié)果就出來了，并且這個指標還非常優(yōu)秀。

算力魔方一款可以DIY的迷你主機，采用了抽屜式設(shè)計，后續(xù)組裝、升級、維護只需要拔插模塊。通過選擇計算模塊的版本，再搭配不同額IO模塊可以組成豐富的配置，適應(yīng)不同場景。