原标题：英特尔OpenVINO 为AI开发者带来全新开发体验

英特尔OpenVINO为AI开发者带来了全新的开发体验，这一体验主要体现在以下几个方面：

1. 高效的模型构建、优化和部署

• 提升推理性能：OpenVINO™可以极大提升模型的构建、优化和部署作用。通过调用OpenVINO™工具套件，TensorFlow的开发者们仅需稍微修改代码，就能实现对CPU、GPU、VPU的异构调度能力，显著增强推理性能。（来源：新闻（搜狐网）、爱企查首页）

• 自动优化：最新版OpenVINO还增加了硬件自动发现和自动优化功能，让软件开发者可以在任意平台上实现最优性能。与英特尔芯片相结合，可实现显著的AI投资回报优势，并可轻松部署到用户网络中基于英特尔技术的解决方案中。（来源：英特尔官网）

2. 广泛的模型支持

• 多框架支持：OpenVINO支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch等，并随着版本更新不断扩展支持的模型范围。例如，OpenVINO 2023.0版本新增了对更广泛的生成式AI模型（如CLIP、BLIP、Stable Diffusion 2.0等）、文本处理模型（如GPT、Transformer模型等）及其他关键模型（如Detectron2、PaddleSlim、RNN-T等）的支持。（来源：百家号）

• 直接加载模型：开发者无需离线转换TensorFlow模型，而是可以自动进行。他们可以采用标准的TensorFlow模型，并将其直接加载到OpenVINO™ Runtime或OpenVINO™ Model Server中。（来源：百家号）

3. 出色的可移植性和性能

• 跨平台部署：OpenVINO支持“一次编写即可任意部署”的理念，开发者只需一次性编写应用程序或算法，之后即可部署到包括CPU、iGPU、Movidius VPU和GNA在内的广泛的英特尔架构中。（来源：新闻（搜狐网）、爱企查首页、英特尔官网）

• 设备插件优化：CPU设备插件在英特尔第12代酷睿处理器及以上版本上提供线程调度，开发者可根据应用程序的优先级选择在E核、P核或两者上运行推理，以优化性能或节能。（来源：百家号）

4. 开发者社区的支持

• 技术交流：英特尔积极参与各类开发者活动，如谷歌开发者嘉年华等，与开发者进行深度交流，解答技术难题，并分享OpenVINO的最新功能和开发体验。（来源：新闻（搜狐网）、爱企查首页）

• 社区建设：英特尔还成立了“英特尔®OpenVINO™工具套件领航者联盟”项目，并打造了OpenVINO™中文社区，培养社区技术讲师，提升开发者群体的技术素养和演讲技巧，促进开发者社区的沟通和交流。（来源：新闻（搜狐网）、爱企查首页）

5. 实际应用场景

• 多领域应用：由于OpenVINO能够使训练好的神经网络模型在不同硬件平台上进行高效且准确的推理，这项技术已被广泛应用于教育、零售、医疗和工业等各个领域，为行业客户提供了高效的深度学习推理技术，带来了巨大价值。（来源：百家号）

综上所述，英特尔OpenVINO通过其高效的模型优化、广泛的模型支持、出色的可移植性和性能以及强大的开发者社区支持，为AI开发者带来了全新的开发体验，推动了AI技术的普及和应用。