OpenVINO™ 툴킷의 인텔® Distribution

753640
4/10/2025

소개

이 패키지에는 Linux*, Windows* 및 macOS*용 OpenVINO™ Toolkit 소프트웨어 버전 2025.1의 인텔® Distribution 포함되어 있습니다.

사용 가능한 다운로드

  • Debian Linux*
  • 크기: 32.4 MB
  • SHA256: 3063A5F601F7A408D5739C68BEC1DB2D8B91EC3329295DF24066BEFA4D41437F
  • CentOS 7 (2003)*
  • 크기: 55.9 MB
  • SHA256: 8C288D2B82BF847570B7B2ABC09E5BD1E954BDA1EA4792BF8729A92E031C2AFE
  • Red Hat Enterprise Linux 8*
  • 크기: 60.6 MB
  • SHA256: D909FAA1666B11E4A6A0BE17DECEC20C9C609538C12364D86F0D48A5228983A5
  • Ubuntu 20.04 LTS*
  • 크기: 63.8 MB
  • SHA256: CC182AFC22F02F7F660A5CDB3C1811EF982B5940E7D6300F6D615872F10094AC
  • Ubuntu 20.04 LTS*
  • 크기: 36.1 MB
  • SHA256: 45F0BF85F2C7C300B1E7B38D5A32C4FEF56AB45555D7A5E2BCF0EEA6716C797A
  • Ubuntu 22.04 LTS*
  • 크기: 55.1 MB
  • SHA256: 2B18022D00076F1C2288B519B6D142F33B7687DA0B3534DB36A04EFB59B9CA99
  • Ubuntu 24.04 LTS*
  • 크기: 56.3 MB
  • SHA256: B4A7A17FED9AFF3314CBBB15242F0CE85E147F7FADB89B56B67379CA251A2936
  • macOS*
  • 크기: 41.9 MB
  • SHA256: 96865735B100DF088123981CAE0D23E7BF252139248649AF0C4530464C475146
  • macOS*
  • 크기: 36.9 MB
  • SHA256: C21A05EE934F6BC8BF8361A450646DBA25268221CBA6B38EF166A590A2B8162D
  • Windows 11*, Windows 10*
  • 크기: 115.2 MB
  • SHA256: BBFC06E3A14F234B07ABEB96BD8A5AC0160EB9574C1BB3A476CBA35216D58DFF

세부 설명

새로운 기능

  • 코드 변경을 최소화하기 위해 더 많은 Gen AI 적용 범위 및 프레임워크 통합.
    • 지원되는 새로운 모델: Phi-4 Mini, Jina CLIP v1 및 Bce Embedding Base v1.
    • OpenVINO™ Model Server는 이제 Qwen2-VL, Phi-3.5-Vision 및 InternVL2를 포함한 VLM 모델을 지원합니다.
    • OpenVINO GenAI는 이제 Flux.1 및 Stable Diffusion 3 모델과 같은 트랜스포머 기반 파이프라인을 위한 이미지 대 이미지 및 인페인팅 기능을 포함하여 보다 사실적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 향상시킵니다.
    • 프리뷰: AI 플레이그라운드는 이제 OpenVINO GenAI 백엔드를 활용하여 AI PC에서 고도로 최적화된 추론 성능을 지원합니다.
  • 더 광범위한 LLM 모델 지원 및 더 많은 모델 압축 기술.
    • CPU 플러그인 최적화 및 GEMM 커널 제거를 통해 바이너리 크기를 줄였습니다.
    • GPU 플러그인에 대한 새 커널 최적화는 음성 인식, 언어 모델링 및 시계열 예측을 포함한 많은 애플리케이션에서 사용되는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 성능을 크게 향상시킵니다.
    • 미리 보기: 중요하지 않은 토큰을 제거하여 KV 캐시의 메모리 소비를 줄이기 위해 OpenVINO GenAI에서 구현된 토큰 제거. 이 현재 토큰 제거 구현은 챗봇 및 코드 생성과 같이 긴 시퀀스가 생성되는 작업에 유용합니다.
    • 이제 OpenVINO™ Runtime 및 OpenVINO™ Model Server에서 텍스트 생성을 위한 NPU 가속이 활성화되어 동시성이 낮은 AI PC 사용 사례를 위해 NPU에 VLM 모델을 전력 효율적으로 배포할 수 있습니다.
  • 에지, 클라우드 또는 로컬에서 AI를 실행할 수 있도록 향상된 이동성과 성능.
    • Windows에서 최신 인텔® 코어™ 프로세서(시리즈 2, 이전 코드명 Bartlett Lake), 인텔® 코어™ 3 프로세서 N 시리즈 및 인텔® 프로세서 N 시리즈(이전 코드명 Twin Lake)를 지원합니다.
    • Windows* 및 Linux*에서 2차 토큰 지연 시간을 개선하기 위해 인텔® Core™ Ultra 200H 시리즈 프로세서에 대한 추가 LLM 성능 최적화.
    • GPU 플러그인에서 기본적으로 Paged Attention 및 Continuous Batching을 구현하여 성능 및 효율적인 리소스 활용이 향상되었습니다.
    • 미리보기: Executorch의 새로운 OpenVINO 백엔드는 CPU, GPU 및 NPU를 포함한 인텔 하드웨어에서 추론을 가속화하고 성능을 향상시킬 것입니다.

모든 세부 정보를 확인하십시오. 2025.1 릴리스 정보를 참조하십시오.

설치 지침

운영 체제에 따라 아카이브*에서 OpenVINO™ 런타임을 설치하는 방법을 선택할 수 있습니다.

다운로드 패키지(아카이브 파일)에 포함된 내용

  • C/C++ 및 Python API 모두 제공
  • 또한 코드 샘플이 포함되어 있습니다.

유용한 링크

참고: 링크가 새 창에서 열립니다.

이 다운로드는 아래 나온 제품에 적용할 수 있습니다.

면책 조항1

제품 및 성능 정보

1

인텔은 현재 문서와 사용자 인터페이스, 코드에서 포괄적이지 않은 언어를 제거하고 있습니다. 소급 변경이 항상 가능한 것은 아니며, 일부 포괄적이지 않은 언어가 예전 문서와 사용자 인터페이스, 코드에 남아 있을 수 있습니다.

이 페이지의 콘텐츠는 원본 영어 콘텐츠에 대한 사람 번역 및 컴퓨터 번역의 조합으로 완성되었습니다. 이 콘텐츠는 편의와 일반적인 정보 제공을 위해서만 제공되었으며, 완전하거나 정확한 것으로 간주되어선 안 됩니다. 이 페이지의 영어 버전과 번역 간 모순이 있는 경우, 영어 버전이 우선적으로 적용됩니다. 이 페이지의 영어 버전을 확인하십시오.