OpenVINO针对CPU的深度学习优化方案，还将应用于更多领域。
随着 AI 技术逐渐应用于网络视频之中，算力优化和平衡成本逐渐成为了视频平台关注的重点。36氪近期通过采访爱奇艺技术部门相关负责人，了解到了 OpenVINO 为爱奇艺视频平台产品带来的体验提升。
事实上，2018 年 5 月，英特尔便推出了 OpenVINO 工具包，其功能为将计算机图形和深度学习推理整合到前沿的视觉应用中。
OpenVINO（开放式视觉推理和神经网络优化）工具包使开发人员能够基于不同的深度学习框架（例如当下流行的TensorFlow, MXNet和Caffe等框架），进行AI模型优化，并将其部署到各种产品中。OpenVINO 的高效得益于英特尔此前投资的多项技术，包括CPU，FPGA（现场可编程门阵列）和Movidius视觉处理单元（VPU）等。
“AI 雷达”与“蒙版弹幕”
由于爱奇艺与英特尔是长期的合作伙伴，所以近期在各端平台上推出的“AI 雷达”和“蒙版弹幕”功能，便已采用了基于 OpenVINO 的 CPU 优化方案。
据爱奇艺智能平台高级总监刘俊晖介绍，AI 雷达最早是从 TV 端开始上线的，用户可随时在剧集中开启 AI 雷达，搜索此时画面中的人物、商品及其相关信息；蒙版弹幕则是通过机器视觉分析出剧集中主要角色的轮廓，并让弹幕绕过人物显示。
由于AI雷达是实时请求的服务，需要让TV用户快速得到反馈结果，所以需要按全量部署资源。如果服务部署在GPU平台上，协调大量的GPU资源用于满足峰值服务调用会产生很大的浪费，因为这些GPU的利用率在非峰值期间会很低，且价格偏高。相比之下，CPU 相对容易资源协调，价格也低许多。但 CPU 方案同样具有弱点，就是没有优化的服务在 CPU 上的延时性能没法满足需求。
爱奇艺基础架构高级总监吴杰珂表示，英特尔的 OpenVINO 工具包便是根据这类需求而推出的。采用 OpenVINO 进行优化后，AI雷达服务中最核心的人脸检测模型和人脸识别模型，延时性能上可以有大约6～8倍的提升。
基于英特尔 OpenVINO 并从计算机视觉的角度与 AI 结合应用于流媒体，已在爱奇艺完成数十个应用的 CPU 优化，基于CPU进行人工智能服务的优化和部署，提升CPU上人工智能服务性能最高可达到10倍以上，数千核 CPU 服务的部署，等量替换一百多个 GPU 资源，可降低深度学习云平台超过 50% 成本。
另一个基于 OpenVINO 的产品“蒙版弹幕”，则已经在部分剧目上试运行了。值得一提的是，如果片源发生变化，整集的人形分析就需要重新生产，但“及时更新”意味着大量的AI模型推理需求。
“蒙版弹幕的核心是图像语义分割，用OpenVINO优化之后，推理处理能力大约能有3～4倍的提升，这样生产能力就得到了大幅提高，更新的频率就可以更快，能更加及时地为用户提供有蒙版弹幕功能的剧目。”
截至目前，各大视频平台已开始陆续推出“蒙版弹幕”类功能，未来针对深度学习优化的工作也将愈发重要。
GPU、CPU 混用方案
据了解，对于人工智能的推理服务优化，除了常见的CPU与GPU计算资源，爱奇艺已对多种使用OpenVINO 进行异构计算加速人工智能算法的方案进行了开发评估，包括FPGA、VPU等计算资源。已完成开发的多种性能自动化评估工具、以及延时与吞吐最优部署自动化评估工具，也大幅提升了对不同人工智能算法加速与优化的开发效率。
GPU、CPU混用的方案，能够在不同情况下切换算力硬件，满足视频平台的各种需求。
以爱奇艺的 AI 布局为例，公司里面CPU的资源池要比GPU的资源池大得多，CPU池子比较容易做负载的调度，从而得到较强的抗高峰能力；另一方面，非高并发情况下，整体基于CPU的推理成本也比GPU要低很多，吴杰珂介绍道。
在OpenVINO调整好（准确率和延时）之后，平台整体获得了6~8倍的延时性能的提升，基本已接近纯GPU方案的性能了。
吴杰珂表示，OpenVINO 工具包自面世以来也一直在优化，在特定应用和场景下，GPU和CPU各有优略，另外，除了后台应用，OpenVINO还能在前端如Window设备上落地优化方案。所以，对于爱奇艺来说，两种硬件混合调用的方案能够将优势结合，且通过长期优化硬件的布局数量，能够持续提升性价比。
值得一提的是，英特尔这几年在人工智能领域的投入逐年升高，在并购Altera后不到一年，又并购了Movidius公司。未来，爱奇艺也将和英特尔开展更多合作。
“神经网络计算棒可能是这家公司给大部分人的第一印象，现在在京东上大约550元和750元就可以分别买到第一代和第二代计算棒。我们也正在对基于Movidius芯片的方案进行评估，当然，不是计算棒，而是单板集成多片Movidius芯片的推理加速板卡。”
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