intel核显openvino

### 使用 Intel 核芯显卡进行 OpenVINO 开发

对于希望利用 Intel 集成图形处理单元 (GPU) 来加速计算机视觉任务的开发者来说，OpenVINO 提供了一套全面的支持工具和库。为了确保最佳体验，在开始之前确认系统配置满足需求是非常重要的。

#### 确认硬件支持
在着手编写任何代码前，先通过特定API来检查当前环境下的可用设备及其特性[^3]。这一步骤有助于理解哪些组件能被用来加速模型执行过程。对于基于 Ubuntu 20.04 和内核版本为 5.15.0-101-generic 的系统而言，通常情况下默认安装已经包含了必要的驱动程序和支持文件[^2]。

#### 安装依赖项
确保已正确设置了适用于 Linux 发行版的操作系统，并按照官方指南完成了 OpenVINO 工具包及相关依赖项的部署。特别是针对 GPU 加速功能，可能还需要额外安装一些专有的 SDK 或者更新现有的图形栈至最新稳定版本。

#### 编写并测试第一个应用程序
一旦准备工作完成，就可以尝试构建简单的图像分类示例以验证设置是否成功：

#include <inference_engine.hpp>
using namespace InferenceEngine;

int main() {
    Core ie;
    
    // Load network to the plugin
    CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("path/to/model.xml", "path/to/weights.bin");
    ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "GPU");

    InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest();
    
    // Prepare input data and perform inference...
}

这段 C++ 代码展示了如何加载预训练好的神经网络到指定的目标平台上（这里是 GPU），并通过创建推理请求来进行实际的数据预测操作。值得注意的是，如果目标平台是 CPU，则应将 `"GPU"` 替换为 `"CPU"`；而对于混合模式下同时使用多个异构计算资源的情况，则可以考虑采用更复杂的分配策略。

#### 性能调优建议
考虑到首次加载模型可能会消耗较多时间，这是因为需要编译相应的 OpenCL 内核。不过后续相同的模型再次加载时效率会显著提升[^5]。另外，还可以借助于 `benchmark_app` 实用程序以及 `-pc` 参数开启性能计数器选项，从而获取详细的层级耗时统计信息以便进一步优化[^4]。