openvino在边缘设备上的部署与优化

# 1. 介绍OpenVINO和边缘设备部署

## 1.1 OpenVINO简介和特点

OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是一种深度学习推理工具包，由英特尔开发。它旨在加速和优化基于深度学习模型的推理任务，并将其部署到各种边缘设备上。

OpenVINO具有以下特点：
- 高性能推理：OpenVINO针对英特尔处理器进行了优化，可以实现高效的深度学习推理，提供低延迟和高吞吐量。
- 跨平台支持：OpenVINO支持多种硬件平台，包括英特尔的CPU、VPU（视觉处理单元）、GPU和FPGA，并且可以在不同的操作系统上运行。
- 模型优化：OpenVINO提供了一系列工具和技术，可以将训练好的深度学习模型转换为OpenVINO可识别的格式，并对模型进行优化，以提高推理性能。
- 部署灵活性：OpenVINO支持在线和离线两种模式的推理部署，可以根据具体应用的需求选择合适的部署方式。
- 开发者友好性：OpenVINO提供了丰富的API和开发工具，使开发者可以方便地使用和集成OpenVINO的功能。

## 1.2 边缘计算的概念和意义

边缘计算是一种将计算和数据处理放在距离数据源较近的边缘设备上的计算模式。与传统的云计算模式相比，边缘计算可以在边缘设备上进行实时的数据处理和决策，减少了数据传输延迟和带宽压力。

边缘计算有以下意义：
- 实时性能：边缘设备上的计算可以更快地响应并处理数据，适用于对实时性有要求的应用场景，如视频监控、智能交通等。
- 隐私保护：边缘计算可以将数据在边缘设备上进行处理，减少了敏感数据传输到云端的风险，提升了用户数据的安全性。
- 网络带宽节约：边缘计算可以在数据产生的地方进行处理，减少了将大量数据传输到云端的网络带宽压力，节约了网络资源。
- 离线部署：一些边缘设备处于无网络环境下，边缘计算能够满足这些设备的离线部署需求，保证了应用的可用性。

## 1.3 OpenVINO在边缘设备上部署的必要性

在边缘设备上部署OpenVINO有以下必要性：
- 高效性能：边缘设备通常资源有限，需要在有限的计算能力下实现高效的深度学习推理，而OpenVINO可以对模型进行优化，提高推理性能。
- 平台适配性：边缘设备类型繁多，而OpenVINO支持多种硬件平台，可以灵活部署到不同的边缘设备上，满足不同设备的部署需求。
- 开发便捷性：OpenVINO提供了丰富的API和开发工具，使开发者可以方便地使用和集成OpenVINO的功能，简化了在边缘设备上部署深度学习模型的过程。

通过OpenVINO在边缘设备上部署深度学习模型，可以有效实现边缘计算的优势，并应用于各种边缘场景中，推动边缘计算的发展和普及。

# 2. OpenVINO部署流程与工具介绍

OpenVINO的部署流程包括模型转换、优化和部署到边缘设备上。同时，OpenVINO还提供了一系列的部署工具来简化这一流程。在本章节中，我们将详细介绍OpenVINO的部署流程以及相关工具的使用。

### 2.1 OpenVINO部署流程步骤

在部署模型到边缘设备上时，一般包括以下步骤：

#### 步骤一：模型选择与转换
首先需要选择适合边缘设备的模型，然后利用OpenVINO提供的Model Optimizer工具将模型转换为Intermediate Representation(IR)格式，以便在边缘设备上进行推理。

# 代码示例
from mo.py import main

main(['--input_model', 'path_to_model', '--data_type', 'FP16'])

#### 步骤二：模型优化
在转换完成后，可以对模型进行优化，包括量化、裁剪和融合等技术，以适应边缘设备的硬件环境和提升推理速度。

# 代码示例
from openvino.inference_engine import IECore

ie = IECore()
net = ie.read_network(model='converted_model.xml', weights='converted_model.bin')
optimized_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU', num_requests=2)

#### 步骤三：模型部署
最后，将优化后的模型部署到边缘设备上进行推理任务。

# 代码示例
input_data = ...
output_data = optimized_net.infer(input_data)

### 2.2 OpenVINO部署工具简介

OpenVINO为模型部署提供了一系列便捷的工具，包括Model Optimizer、Post-Training Optimization Toolkit、Open Model Zoo等。这些工具能够帮助开发者简化模型部署流程，提高部署效率。

- **Model Optimizer**：用于模型转换和优化，支持将多种框架训练的模型转换为OpenVINO可识别的IR格式。

- **Post-Training Optimization Toolkit**：提供了量化、剪枝等技术，用于优化模型，提升推理速度和减小模型体积。

- **Open Model Zoo**：包含了一系列经过优化的模型，开发者可以直接使用这些模型，无需进行额外的转换与优化。

### 2.3 OpenVINO在不同边缘设备上的适配性

OpenVINO在不同类型的边缘设备上拥有良好的适配性，包括但不限于树莓派、英特尔 NCS2、英特尔 Movidius 等。

在接下来的章节中，我们将会详细介绍模型转换和优化的流程，以及OpenVINO在边缘设备上的性