AIコラム第6回「(OpenVINO第1回) OpenVINOの環境構築とサンプルアプリケーションの実行」

今回から全三回に渡り Intel社製のツールキットである OpenVINO についてのコラムを連載していきます。

OpenVINOについて第一回目の今回は、OpenVINOについての紹介と、ローカル環境に OpenVINOの環境構築をしてサンプルを実行するところまで行いたいと思います。

全三回に渡るOpenVINO コラムに掲載する内容は以下の通りです。

第1回と第2回は、ローカル環境のUbuntu に環境構築を行い、実際に OpenVINO でアプリケーションを作成することを行います。

第3回は、Intel社が提供するクラウドサービスのIntel DevCloud for the Edge についてご紹介したいと思います。

それでは、まずは OpenVINO ツールキットの紹介から始めていきたいと思います。

OpenVINO ツールキットとは

OpenVINO深層学習を使用したコンピュータビジョンアプリケーション開発を支援するためのツールキットになります。

OpenVINO ツールキット自体は、様々なライブラリ・ツールによって構成されています。

OpenVINOツールキットを構成しているライブラリ・ツール
ライブラリorツール名	説明
Inference Engine	高効率、高性能で柔軟性の高いディープラーニング推論ランタイムライブラリ
Model Optimizer	一般的な学習済みディープラーニングモデルをOpenVINO IR形式に変換するツール
Model Downloader	OMZ(Open Model Zoo)モデルや一般的なパブリックディープラーニングモデルをダウンロードするツール
Deep Learning Workbench	モデルの再量子化(int8)、ベンチマーク、精度テストなどを行えるツール
OpenCV	Intel社のハードウェア用にコンパイルされたOpenCV (画像処理ライブラリ)

OpenVINOを利用した開発では、以下のような特徴・利点があります。

OpenVINO のモデルオプティマイザーを使用して、TensorFlow、Caffe、MxNet などの様々フレームワークで学習された学習済みモデルをIntelアーキテクチャに最適化されたIRと呼ばれる中間表現フォーマットに変換します。

OpenVINOの推論エンジンでは、このIRフォーマットのデータを使用して高性能なコンピュータビジョンアプリケーションの実行が可能となります。

また、この推論エンジンの推論結果は、アプリケーションに簡単に統合することができるため、短期間で高性能・高効率な深層学習アプリケーションの開発が可能になります。

OpenVINO は様々な深層学習用プロセッサやアクセラレータ( CPU, GPU, FPGA, VPU, GNA)をサポートしています。

サポートしているデバイス
デバイス	詳細
CPU	・AVX2およびAVX512搭載のIntel® Xeon® ・AVX2 搭載のIntel® Core™ Processorファミリ・SSE搭載のIntel® Atom® Processorファミリ
GPU	・Intel® HD Graphics および Intel® Iris® Graphics を含むIntelグラフィックス、プロセッサ
FPGA	・Intel® Arria 10 FPGA (Speed Grade 2)を使用したIntel® Vision Accelerator Design
VPU	・Intel® Movidius™ Myriad™ 2を搭載したIntel® Movidius™ Neural Compute Stick ・Intel® Movidius™ Myriad™ Xを搭載したIntel® Neural Compute Stick 2 ・Intel® Movidius™ VPUsを使用したIntel® Vision Accelerator Design
GNA	・Intel® Speech Enabling Developer Kit ・Amazon Alexa* Premium Far-Field Developer Kit ・Intel® Pentium® Silver J5005 Processor ・Intel® Pentium® Silver N5000 Processor ・Intel® Celeron® J4005 Processor ・Intel® Celeron® J4105 Processor ・Intel® Celeron® Processor N4100 ・Intel® Celeron® Processor N4000 ・Intel® Core™ i3-8121U Processor ・Intel® Core™ i7-1065G7 Processor ・Intel® Core™ i7-1060G7 Processor ・Intel® Core™ i5-1035G4 Processor ・Intel® Core™ i5-1035G7 Processor ・Intel® Core™ i5-1035G1 Processor ・Intel® Core™ i5-1030G7 Processor ・Intel® Core™ i5-1030G4 Processor ・Intel® Core™ i3-1005G1 Processor ・Intel® Core™ i3-1000G1 Processor ・Intel® Core™ i3-1000G4 Processor

OpenVINOで開発されたアプリケーションは、これらの異なるプロセッサで動かす場合にもソースコードの書き替えをほとんどすることなく動作させることができます。

Intel DevCloud for Edgeは、Intel社が提供しているサービスです。

クラウド上で OpenVINO を実行することができ、クラウド上でアプリケーション開発およびIntel アーキテクチャ環境(Intel社の各種CPU, GPU, FPGA, VPU)で動かした際の性能のベースライン評価を簡単に行うことができます。

詳細についてはOpneVINO の第三回のコラムでご紹介したいと思います。

今回、弊社の環境でインストールを行うのはIntelアーキテクチャのCPUが搭載されたマシンになります。

多くのIntelアーキテクチャCPUで動作しますので、「OpenVINOをすぐに試してみたい」という方は、お手持ちのIntelアーキテクチャCPUが搭載されたマシンをお使いください。

■インストールを行うマシンの構成

OS : Ubuntu 18.04.1 LTS 64bit

CPU : AVX2搭載のIntel® Core™ Processor

それでは OpenVINO をインストールしていきたいと思います。

※インストール手順は、以下のURLを参考にしました。

以下のURLの「Register & Download」からLinux用のインストーラをダウンロードします。
※アカウント登録をする必要があります。
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html
登録するアカウント情報を入力後「submit」ボタンを押すと、インストーラのダウンロードリンクがあるページに移動します。
今回は「Full Package」版のインストーラを選択してください