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内容来源 | 曹慧燕
排版 | 李擎
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大家好，这里是 OpenVINO 早餐
OpenVINO 标准版每年会有一次大的版本更新
每个季度会有一次小的更新
今天我就带大家一起来读一读上个月最新发布的2020.4版本的 release notes
链接：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/openvino-relnotes.html
作者介绍
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○ 曹慧燕
英特尔
IOTG Edge
AI 工程师
视频放映
文本阅读
摘要
新版本引入了对 bfloat16 数据类型的支持。目前，第三代至强可扩展处理器支持 bfloat16 数据类型，精度接近 FP32。
训练后优化工具支持混合精度量化，对权重层使用对称量化，对激活层使用非对称量化，从而提高量化后的模型精度。另外，增加了对级联模型的量化支持，安装路径下有配置文件模板供大家参考。
在 2020.4版本中，OpenVINO 推理引擎支持直接读取 ONNX* 模型格式，从而兼容更多模型。对于希望充分利用 OpenVINO™ 工具包的性能和特性的用户，建议遵循标准工作流：先使用模型优化器将模型转换成IR文件，再使用推理引擎进行推理。对于希望快速使用已经训练好的ONNX格式的模型（如：PyTorch）的用户来说，尤其是在使用模型优化器进行转换时碰到不支持的情况下，现在可以直接将该ONNX模型输入到推理引擎，以便在英特尔架构上运行模型。
增加了对Tensorflow2.2模型的初始支持，主要是对机器视觉相关的模型的支持。
深度学习工作台支持远程主机性能调试，对于由于种种原因无法运行深度学习工作台的部署机来说，这一功能提供了极大的帮助。
兼容性
API 弃用及修改列表
中间表示（IR）版本 7 已被弃用，并将在下一个版本2021.1 中被移除，建议大家开始移植到 IRv10。
-
NNBuilder API 已被移除，建议使用 nGraph 相关API 构建 graph。
产品变更通知
2020.4版本不再支持 Intel® Movidius™ Neural Compute Stick，也就是一代的神经计算棒。英特尔® 分发版 OpenVINO™ 工具包 2020.3 LTS 发布是最后一个支持 Intel® Movidius™ Myriad™ 2 VPU的版本。
针对 FPGA 产品，英特尔将转向基于 FPGA 的下一代可编程深度学习解决方案，以提高 FPGA 深度学习可定制化水平。作为这一转变的一部分，英特尔®分发版 OpenVINO™ 工具包的未来标准发布（即：非LTS发布）将不再包括带有 Intel®Arria®10 FPGA 的英特尔®视觉加速器设计和带有 Intel®Arria®10 GX FPGA 的英特尔®可编程加速卡。2020.3.X LTS 发布还会继续支持。
好了，今天的 Release Notes 解读就到这里
大家有任何问题，可以在留言区告诉我们
或者在微信群提问
我们下期节目再见！
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