解决方案简介
a2 Technology
“英特尔® 处理器的高性能、可靠性和稳定性可以满足 a2 的这一任务关键型解决方案的要求。我们也非常高兴加入英特尔合作伙伴生态系统,享受与英特尔品牌相关的技术和业务支持。”
Murat Mutlu,执行合伙人
Accrad
“我们的解决方案设计为采用英特尔® 优化的机器学习硬件和软件技术来训练、测试和操作模型,以帮助使用胸部扫描检测 COVID-19 和其他 14 种胸部疾病。我们使用了英特尔® DevCloud 和英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件在多个英特尔® 平台上优化和部署我们的机器学习模型。因此,我们的团队能够以较低的成本在性能最好的英特尔® 架构上加速解决方案的原型设计和部署。”
Moloti Nakampe ,Accrad 研发部门
AnyVision
“由于我们服务的客户有太多不同需求,因此为我们的每个应用都快速实现适当的价格和性能平衡非常重要。英特尔 DevCloud 让我们可以并行测试多个平台。这节省了大量时间,时间就是金钱,这是显而易见的。”
Eduard Vazquez,研究技术经理
FFHS
在英特尔的开发支持下,瑞士的应用科学远程大学部署了一个 AI 增强的监考解决方案,它使用英特尔发行版 OpenVINO 工具套件进行优化,并在英特尔 DevCloud 上进行了测试。
Hitachi*
“由于开发人员可以使用英特尔 DevCloud 快速评估其应用程序在多个边缘计算系统中的性能,因此不仅可以缩短进入市场前的检查时间,还可以在验证设备的投资和维护方面获得巨大好处。我们相信,英特尔 DevCloud 将加速和简化操作,为更多物联网企业和更多客户创造新的价值。”
Tomohiro Nagao,医疗保健业务部门高级经理
SIL International*
“我们的新方法使用单语模型的动态加载来实现跨语言和口音的高性能语音识别。我们希望通过此项目构建的语音技术能够让开发人员将语音相关 AI 的优势扩展到疫情后世界的新兴市场。”
Daniel Whitenack, 数据科学家
Vispera
“作为英特尔® AI: In Production 计划的成员,我们广泛使用英特尔 DevCloud 和英特尔发行版 OpenVINO 工具套件,使用后者优化的 CPU 运行引擎目前已应用于生产。到目前为止,我们主要将 DevCloud 用于基准测试,这使我们能够确定不同生产场景下的最佳边缘硬件配置、算法选择和引擎参数、生产级负载估计以及可扩展性评估。通过我们的解决方案在 DevCloud 上的实践结果表明,在 CPU 上计算深度神经网络的性能已经与 GPU 相当,并且随着 int8 量化等新工具的不断改进,高级边缘推理解决方案在 CPU 上运行已变得可行。与未优化的 CPU 执行相比,使用 OpenVINO 工具套件后,每个图像的推理时间加快了 10 倍,这使我们能够将我们的解决方案作为一个实时物联网应用程序在多个商店的英特尔® 至强® 处理器上运行。”
Erdem Yoruk, 首席科学家
Vulcan AI
“英特尔 DevCloud 让我们相信我们的解决方案将能够适应客户环境中的摄像机数量,它也帮助消除了中间试验过程中的猜测。”
Kamal Mannar, 应用智能主管
WonderStore
“WonderStore 使用英特尔 DevCloud 训练具有超过 30,000 张图片的数据集的模型,训练时间比本地服务器缩短了一半。英特尔 DevCloud 允许我们选择硬件配置来优化培训,使我们能够根据每个客户的需求创建垂直 CV 模型。”
Reinier van Kleij, 首席技术官