在边缘计算的浪潮中，人工智能（AI）推理从云端向边缘设备的迁移已成为趋势，带来更低的延迟、更高的隐私保护和更优的资源效率。Intel 的 OpenVINO™ 工具包及其 Model Server (OVMS)，结合 EdgeX Foundry 的开源框架，提供了一个强大的边缘智能引擎。我们公司自豪地贡献了 GitHub 开源仓库 edgexfoundry-holding/device-ai-openvino-ovms，展示如何通过零代码、即插即用的方式，在 Intel CPU、GPU 和 NPU 上实现高效边缘 AI 推理。这一仓库是我们对开源社区的承诺，旨在推动边缘智能的广泛应用。
技术分享｜The Next Generation Internet of Things 下一代物联网 曾经描述过：远端和物联网智能设备：遥远的、偏远的或网络资源匮乏的地方将是边缘计算的用武之地，不仅是减少了数据传输的时间和效率问题，还解决了现场智能设备的数据处理问题。
概要介绍：本文基于项目经验，系统阐述 YOLOv8n 在登临 KS20 上的优化策略，焦点包括 Triton 调度改进、gRPC 通信优化和 Prometheus 指标收集。结合搜索到的最佳实践和代码示例，分析G PU/CPU 利用率提升路径，帮助您避免常见坑点。展望未来 INT8 量化潜力，提供完整 Helm Chart 和测试方案，助力高效 AI 部署。
今天，我们来聊聊一个超级实用的开源项目：YOLOv8-TritonServer-Python-Post-Processing-Pipeline。如果你是计算机视觉工程师，或者正在折腾YOLO模型的服务器端部署，这个仓库绝对值得一试。它用NVIDIA Triton Inference Server把YOLOv8的推理和后处理无缝融合，极大降低了延迟和I/O开销。别急，我来一步步拆解给你听，顺便教你怎么上手。走起！
使用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 训练
YOLO模型可以显著提升在 Intel 硬件（如 CPU 和 GPU）上的性能。以下是一个详细的步骤指南，帮助你结合 IPEX 优化和加速YOLO模型的训练过程。
EdgeX 与 OpenVINO™ 结合起来实现边缘智能案例，为 AI 应用场景提供一些解决方案。灵活切换 AI 模型（相对而言），动态处理推理请求。