What is the best OpenVINO alternative for NVIDIA GPUs?

For NVIDIA hardware, TensorRT or TensorRT-LLM usually deliver the best latency and throughput, especially for vision and LLM workloads. You can also run ONNX Runtime with CUDA or TensorRT execution providers for portability.

Which OpenVINO alternatives are best for edge and mobile?

TensorFlow Lite, Core ML, and ARM NN are strong for mobile and embedded deployments. For CPU-focused edge devices, ONNX Runtime with the CPU or DirectML execution provider is a practical alternative.

Is ONNX Runtime a good replacement for OpenVINO?

Yes—ONNX Runtime is a versatile alternative with wide hardware support via execution providers and strong graph optimizations. Peak performance may still favor vendor-native stacks like TensorRT on NVIDIA.

What should I use for LLM inference instead of OpenVINO?

For LLMs, consider TensorRT-LLM for NVIDIA, vLLM for high token throughput, or ONNX Runtime with ORT-GenAI. DeepSpeed-Inference is another option for very large, multi-GPU deployments.

How do I migrate from OpenVINO to another runtime?

Export your model to ONNX, then adopt a runtime like TensorRT or ONNX Runtime and re-run calibration/quantization if needed. Build a small benchmark harness to compare accuracy, latency, and memory before production.

எட்ஜ் AI மற்றும் வேகமான அனுமானத்திற்கான 11 சிறந்த OpenVINO மாற்றுகள்

நீங்கள் CPU, GPU அல்லது சிறிய எட்ஜ் சாதனங்களில் நிகழ்நேர AI-ஐ உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், குறிப்பாக இன்டெல் ஹார்ட்வேரில் OpenVINO ஒரு விருப்பமான தேர்வாக இருக்கும். ஆனால் இது மட்டுமே தீர்வு அல்ல. உங்கள் மாதிரி வகைகள், முடுக்க இலக்குகள் மற்றும் பயன்பாட்டு கட்டுப்பாடுகளைப் பொறுத்து, சில OpenVINO மாற்றுகள் குறிப்பிட்ட ஹார்ட்வேரில் அதை விட சிறப்பாக செயல்படலாம், பரந்த கட்டமைப்பு ஆதரவை வழங்கலாம் அல்லது உங்கள் MLOps குழாய்வழியை எளிதாக்கலாம்.

இந்த வழிகாட்டியில், சிறந்த OpenVINO மாற்றுகள், அவை எதில் சிறந்தவை மற்றும் 2025-ல் விஷன், NLP மற்றும் மல்டிமாடல் அனுமானத்திற்கான சரியான ஸ்டேக்கை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது என்பதைப் பற்றி பார்ப்போம்.

ஒரு வலுவான OpenVINO மாற்றை எது உருவாக்குகிறது?

ஹார்ட்வேர்-நேட்டிவ் முடுக்கம்: NVIDIA, AMD, Apple Silicon, ARM அல்லது சிறப்பு NPUகளுடன் ஆழமான ஒருங்கிணைப்பு.

நெகிழ்வான மாதிரி ஆதரவு: ONNX, PyTorch, TensorFlow மற்றும் Stable Diffusion/LLM ரன்டைம்கள்.

எட்ஜ்-ரெடினஸ்: குறைந்த-லேடன்சி, குவாண்டிசேஷன் மற்றும் சிறிய-அளவு ரன்டைம்கள்.

உற்பத்தி செயல்பாடுகள்: பயன்படுத்தக்கூடிய தன்மை, கண்காணிக்கக்கூடிய தன்மை, ஆட்டோஸ்கேலிங் மற்றும் A/B சோதனை.

காட்சிப்படி விரைவான தேர்வுகள்

NVIDIA-முதல் ஸ்டேக்குகள்: அதிகபட்ச GPU செயல்திறனுக்காக TensorRT அல்லது TensorRT-LLMஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

குறுக்கு விற்பனையாளர் போர்ட்டபிலிட்டி: எக்ஸிகியூஷன் வழங்குநர்களுடன் கூடிய ONNX ரன்டைம் (CUDA, ROCm, DirectML, TensorRT).

சிறிய/உள்ளமைக்கப்பட்ட சாதனங்கள்: TFLite, MediaPipe, Core ML அல்லது ARM NN.

அதிகரிக்கும் LLM சேவை: vLLM, TensorRT-LLM அல்லது ORT-GenAI உடன் கூடிய ONNX ரன்டைம்.

Apple சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: Apple Silicon முடுக்கத்திற்காக Core ML + MLX.

எட்ஜில் உள்ள விஷன்-ஹெவி குழாய்வழிகள்: OpenCV + ONNX ரன்டைம் அல்லது TFLite; குவாண்டிசேஷனைக் கவனியுங்கள்.

NVIDIA TensorRT மற்றும் TensorRT-LLM இது ஏன் ஒரு மாற்று: உங்கள் ஒர்க்லோடுகள் NVIDIA GPU-களில் இயங்கினால், TensorRT என்பது கிராப் ஆப்டிமைசேஷன்கள், FP8/FP16, கர்னல் ஃபியூஷன் மற்றும் டைனமிக் ஷேப்ஸ்களுடன் கூடிய குறைந்த லேடன்சி அனுமானத்திற்கான வேகமான வழியாகும். TensorRT-LLM ஆனது, பேஜ்டு அட்டென்ஷன் மற்றும் டென்சார் பேரலலிசம் உள்ளிட்ட அதிநவீன LLMகளுக்கான ஆப்டிமைஸ்டு கர்னல்கள் மற்றும் கருவிகளைச் சேர்க்கிறது. சிறந்தவை: NVIDIA டேட்டா சென்டர் மற்றும் எட்ஜ் GPU-களில் உள்ள கம்ப்யூட்டர் விஷன், ஜெனரேட்டிவ் AI மற்றும் LLMகள். நன்மை:

NVIDIA GPU-களில் தொழில்துறையில் முன்னணி செயல்திறன்.

இறுக்கமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு ஒருங்கிணைப்பு (CUDA, cuDNN, Triton Inference Server).

முதிர்ச்சியடைந்த INT8/FP8 குவாண்டிசேஷன் ஓட்டங்கள். தீமைகள்:

NVIDIA-மட்டும்; போர்ட்டபிலிட்டி குறைபாடுகள்.

ஆப்டிமைசேஷன் குழாய்வழிகள் சிக்கலானதாக இருக்கலாம்.

ONNX ரன்டைம் (ORT) இது ஏன் ஒரு மாற்று: ORT, CPU, NVIDIA GPU, AMD GPU (ROCm), DirectML மற்றும் எக்ஸிகியூஷன் வழங்குநர்களைப் பயன்படுத்தி உள்ளமைக்கப்பட்ட சாதனங்கள் முழுவதும் மாதிரிகளை இயக்குகிறது. இது மிகவும் போர்ட்டபிள் மற்றும் உற்பத்தி அனுமானத்திற்கு பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது. சிறந்தவை: பல இலக்குகளுக்கு ஒரு ரன்டைமை விரும்பும் குறுக்கு-தளம் அணிகள். நன்மை:

பல பேக்கெண்டுகளுக்கு ஒரு மாதிரி வடிவம் (ONNX).

வலுவான கிராப் ஆப்டிமைசேஷன்கள், குவாண்டிசேஷன் கருவிகள் மற்றும் LLMகளுக்கான ORT-GenAI.

Triton அல்லது KServe உடன் நன்றாக வேலை செய்கிறது. தீமைகள்:

உச்ச செயல்திறன் இன்னும் விற்பனையாளர்-நேட்டிவ் ஸ்டேக்குகளை விரும்பலாம்.

ONNX ஆக மாற்றுவதற்கு அவ்வப்போது மாதிரி-குறிப்பிட்ட மாற்றங்கள் தேவைப்படுகின்றன.

TensorFlow Lite (TFLite) இது ஏன் ஒரு மாற்று: மொபைல் மற்றும் மைக்ரோ-எட்ஜ் சாதனங்களுக்குச் செல்ல வேண்டியது. TFLite 8-பிட் குவாண்டிசேஷன், டெலிகேட்ஸ் (NNAPI, GPU, Hexagon) மற்றும் ஒரு சிறிய ரன்டைம் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது. சிறந்தவை: Android/iOS பயன்பாடுகள், மைக்ரோ-கட்டுப்படுத்திகள் மற்றும் குறைந்த-சக்தி எட்ஜ். நன்மை:

சிறிய அளவு மற்றும் விரைவான தொடக்கம்.

குவாண்டிசேஷன் மற்றும் டெலிகேட்டுகளுக்கான முதிர்ச்சியடைந்த கருவிகள். தீமைகள்:

பெரிய LLMகளுக்கு குறைந்த நெகிழ்வுத்தன்மை.

சில ஆபரேட்டர்களுக்கு பணிச்சூழல்கள் தேவைப்படலாம்.

Apple Core ML + MLX இது ஏன் ஒரு மாற்று: Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)க்கு, Core ML மற்றும் MLX ஆகியவை Neural Engine மற்றும் GPU ஐப் பயன்படுத்தி சாதனத்தில் ஆப்டிமைஸ்டு அனுமானத்தை வழங்குகின்றன. தனியுரிமை-முதல் பயன்பாடுகள் மற்றும் ஆஃப்லைன் AIக்கு சிறந்தது. சிறந்தவை: Mac மற்றும் iOS பயன்பாடுகள், சாதனத்தில் LLMகள் மற்றும் விஷன். நன்மை:

Apple ஹார்ட்வேரில் சிறந்த ஆற்றல் திறன் மற்றும் வேகம்.

வலுவான டெவலப்பர் கருவிகள் மற்றும் மாற்றும் பாதைகள் (coremltools). தீமைகள்:

Apple-மட்டும் மற்றும் மாதிரி மாற்றத்தின் நுணுக்கங்கள்.

AMD ROCm + MIGraphX இது ஏன் ஒரு மாற்று: உங்கள் கடற்படையில் AMD GPUகள் இருந்தால், ROCm ஆனது CUDA-க்கு இணையான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் MIGraphX ஆனது கட்டமைப்புகள் மற்றும் ONNXக்கான கிராப் தொகுப்பு மற்றும் அனுமான ஆப்டிமைசேஷனை வழங்குகிறது. சிறந்தவை: AMD ஹார்ட்வேரில் செலவு-ஆப்டிமைஸ்டு GPU கிளஸ்டர்கள். நன்மை:

ஆதரிக்கப்படும் ஹார்ட்வேரில் போட்டி செயல்திறன்.

2025-ல் திறந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு வேகம். தீமைகள்:

ஹார்ட்வேர் ஆதரவு மேட்ரிக்ஸ் முக்கியமானது; இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தவும்.

OpenCV DNN + MediaPipe இது ஏன் ஒரு மாற்று: கிளாசிக் CV மற்றும் எட்ஜில் லைட் MLக்கு, OpenCV இன் DNN தொகுதி மற்றும் Google இன் MediaPipe ஆகியவை குறைந்த ஓவர்ஹெட் மூலம் திறமையான குழாய்வழிகளை வழங்குகின்றன. நிகழ்நேர வீடியோ, போஸ் மற்றும் முகம் லேண்ட்மார்க் பணிகளுக்கு நல்லது. சிறந்தவை: CPU மற்றும் மொபைல் GPUகளில் உள்ள விஷன்-மைய பயன்பாடுகள். நன்மை:

லேசான, நடைமுறை மற்றும் பரவலாக ஆதரிக்கப்படுகிறது.

வீடியோ மற்றும் பட குழாய்வழிகளுடன் எளிதான ஒருங்கிணைப்பு. தீமைகள்:

முழு ML ரன்டைம்களை விட குறுகிய ஆபரேட்டர் கவரேஜ்.

TVM (Apache TVM) இது ஏன் ஒரு மாற்று: TVM ஆனது பல பேக்கெண்டுகள் (CPU, GPU, ஆக்சிலரேட்டர்கள்) முழுவதும் அதிக ஆப்டிமைஸ்டு கர்னல்களுக்கு மாதிரிகளை தொகுக்கிறது, மேலும் அதிகபட்ச செயல்திறனுக்கான ஆட்டோ-ட்யூனிங் உடன். சிறந்தவை: அதிகபட்ச போர்ட்டபிலிட்டி மற்றும் வேகத்திற்காக தொகுப்பு மற்றும் ட்யூனிங்கில் முதலீடு செய்ய விரும்பும் அணிகள். நன்மை:

விற்பனையாளர்-அக்னோஸ்டிக் செயல்திறன் ட்யூனிங்.

வலுவான சமூகம் மற்றும் கல்வி ஆதரவு. தீமைகள்:

கற்றல் வளைவு மற்றும் ட்யூனிங் நேரம் அதிகம்.

ARM NN + Ethos-U/NPU கருவிச் சங்கிலிகள் இது ஏன் ஒரு மாற்று: ARM-அடிப்படையிலான SoCs மற்றும் மைக்ரோ-NPUகளுக்கு, ARM NN மற்றும் விற்பனையாளர் கருவிச் சங்கிலிகள் (எ.கா., Ethos) குறைந்த-சக்தி சாதனங்களில் திறமையான அனுமானத்தை செயல்படுத்துகின்றன. சிறந்தவை: IoT, கேமராக்கள், ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் பேட்டரி மூலம் இயங்கும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள். நன்மை:

ARM CPU மற்றும் NPUகளுக்கு ஆப்டிமைஸ் செய்யப்பட்டது.

எட்ஜ் சூழ்நிலைகளுக்கான நல்ல குவாண்டிசேஷன் மற்றும் ஆபரேட்டர் கவரேஜ். தீமைகள்:

சாதன-குறிப்பிட்ட கருவிகள்; போர்ட்டபிலிட்டி குறைவாக இருக்கலாம்.

Triton Inference Server (பேக்கெண்டுகளுடன்) Triton ஏன் ஒரு மாற்று: Triton தானாக ஒரு ரன்டைம் அல்ல, ஆனால் டைனமிக் பேட்சிங், ஒரே நேரத்தில் மாதிரி எக்ஸிகியூஷன் மற்றும் மெட்ரிக்குகள் மூலம் பல பேக்கெண்டுகளை (TensorRT, ONNX ரன்டைம், PyTorch, Python) ஒருங்கிணைக்கிறது. சிறந்தவை: கலப்பு கட்டமைப்புகளுடன் கூடிய அளவில் உற்பத்தி சேவை. நன்மை:

உற்பத்தி-கிரேடு செயல்திறன் அம்சங்கள்.

Kubernetes, ஆட்டோஸ்கேலிங், A/B டெஸ்டிங்குடன் நன்றாக வேலை செய்கிறது. தீமைகள்:

செயல்பாட்டு ஓவர்ஹெட்; நீங்கள் இன்னும் ஒரு பேக்கெண்ட் ரன்டைமைத் தேர்வு செய்கிறீர்கள்.

vLLM இது ஏன் ஒரு மாற்று: PagedAttention மற்றும் திறமையான KV கேச் நிர்வாகத்துடன் கூடிய உயர்-செயல்திறன் LLM அனுமானத்திற்கு சிறப்பு. உங்கள் OpenVINO பயன்பாடு LLMகளை நோக்கி திரும்பினால், vLLM பெரும்பாலும் வேகமாகவும், அளவில் எளிமையாகவும் இருக்கும். சிறந்தவை: ஜெனரேட்டிவ் AI, சாட் மற்றும் RAG குழாய்வழிகள். நன்மை:

சிறந்த டோக்கன் செயல்திறன் மற்றும் நினைவக திறன்.

சேவை கட்டமைப்புகள் மற்றும் அடாப்டர்களுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. தீமைகள்:

LLM-மையம்; பொதுவான CVக்கானது அல்ல.

DeepSpeed-Inference இது ஏன் ஒரு மாற்று: Microsoft இன் DeepSpeed ஆனது மிக பெரிய மாடல்களுக்கான டென்சார்/சீக்வென்ஸ் ஆப்டிமைசேஷன்கள், குவாண்டிசேஷன் மற்றும் அனுமான இணைத்தன்மையை வழங்குகிறது. சிறந்தவை: மல்டி-GPU மற்றும் மல்டி-நோட் LLM பயன்பாடுகள். நன்மை:

பெரிய அளவுரு எண்ணிக்கையை அழகாக கையாளுகிறது.

PyTorch சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. தீமைகள்:

மிக பெரிய மாடல்கள் மற்றும் கிளஸ்டர்களுக்கு சிறந்த ROI.

OpenVINO vs TensorRT: நடைமுறை பிளவு

நீங்கள் எட்ஜில் இன்டெல் CPU/iGPUகளில் இருந்தால், OpenVINO-வை வெல்வது கடினம். நீங்கள் NVIDIA GPUகளில் இருந்தால், TensorRT பொதுவாக செயல்திறன் மற்றும் லேடன்சியில் வெற்றி பெறும். அந்த பிளவுதான் தொழில்துறையில் இயல்பானது, மேலும் இரண்டு ஸ்டேக்குகளும் அவற்றின் நேட்டிவ் ஹார்ட்வேருக்காக எவ்வாறு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன என்பதோடு ஒத்துப்போகிறது.

சரியான OpenVINO மாற்றை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது

உங்கள் ஹார்ட்வேருடன் தொடங்கவும்:

NVIDIA GPU: TensorRT/TensorRT-LLM, TensorRT பேக்கெண்ட் உடன் கூடிய Triton அல்லது CUDA/TensorRT EPs உடன் கூடிய ORT.

AMD GPU: ONNX ரன்டைம் (ROCm EP), MIGraphX, TVM.

Apple Silicon: Core ML + MLX.

ARM எட்ஜ்: TFLite, ARM NN, விற்பனையாளர் NPUகள்.

CPU-மட்டும்: ONNX ரன்டைம் (CPU EP), TVM, OpenCV DNN.

மாதிரி குடும்பத்துடன் பொருத்தவும்:

விஷன் CNN/டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்: TensorRT, ORT, TVM, TFLite, OpenCV DNN.

LLMகள்: TensorRT-LLM, vLLM, ORT-GenAI, DeepSpeed-Inference.

மல்டிமாடல்: ORT/TensorRT + சிறப்பு ப்ரீ/போஸ்ட்-செயலாக்கம்.

அறிவார்ந்த முறையில் ஆப்டிமைஸ் செய்யவும்:

குவாண்டிஸ்: எட்ஜ் மற்றும் LLMகளுக்கு INT8 அல்லது 4-பிட் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடியதாக இருக்கும்போது.

தொகு: கர்னல்-லெவல் வெற்றிகளுக்காக TVM அல்லது விற்பனையாளர் கம்பைலர்களைப் பயன்படுத்தவும்.

ப்ரொஃபைல்: உண்மையான லேடன்சியை (p50/p99) அளவிடவும், செயல்திறனை மட்டும் அல்ல.

நம்பகத்தன்மைக்காக உற்பத்தியை உருவாக்குங்கள்:

சேவை: Triton, KServe அல்லது FastAPI + ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்.

கண்காணிக்கக்கூடிய தன்மை: லேடன்சி ஹிஸ்டோகிராம்கள், GPU/CPU பயன்பாடு, ட்ரிஃப்ட்.

மாடல்களுக்கான CI: மாற்றுதல், குவாண்டிசேஷன் மற்றும் ரிக்ரஷன் சோதனைகளை தானியங்குபடுத்துங்கள்.

OpenVINO இலிருந்து பொதுவான இடம்பெயர்வு பாதைகள்

OpenVINO → ONNX ரன்டைம்: ONNXக்கு மாதிரி ஏற்றுமதி; குறைந்தபட்ச குறியீடு மாற்றங்களுடன் ரன்டைமை மாற்றவும்; CUDA/ROCm/CPU EPs உடன் சோதிக்கவும்.

OpenVINO → TensorRT: ONNX மூலம் மாற்றவும்; INT8க்கான அளவீட்டை இயக்கவும்; சேவைக்காக Triton உடன் ஒருங்கிணைக்கவும்.

OpenVINO → TFLite (மொபைல்): TFLiteக்கு மாற்றவும்; பயிற்சிக்குப் பிந்தைய குவாண்டிசேஷனைப் பயன்படுத்தவும்; டெலிகேட்களை சோதிக்கவும்.

உதாரண கட்டமைப்புகள்

எட்ஜில் விஷன் (CPU + குறைந்த-சக்தி GPU): கேமரா → ப்ரீப்ராசஸ் → ONNX ரன்டைம் (CPU அல்லது DirectML) → போஸ்ட்பராசஸ் → ஸ்ட்ரீம்.

உயர்-செயல்திறன் LLM API (NVIDIA): டோக்கனைசர் → TensorRT-LLM/vLLM → Triton → Kubernetes இல் ஆட்டோஸ்கேல்.

Apple சாதனத்தில் தனிப்பட்ட AI: Core ML மாடல் → Metal/ANE முடுக்கம் → உள்ளூர் பயன்பாட்டு லாஜிக்; நுண்ணறிவுகளை கிளவுடுக்கு ஒத்திசைக்கவும்.

கவனிக்க வேண்டியது: நீங்கள் பல ரன்டைம்களைப் பரிசோதித்தால், லேடன்சி, நினைவகம் மற்றும் பேக்கெண்டுகள் முழுவதும் துல்லியத்தை ஒப்பிட உதவும் ஒருங்கிணைந்த ஒர்க்ஃப்ளோ நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும். LLMகளுக்கான ப்ராம்ட் இன்ஜினியரிங்கை ஒழுங்குபடுத்தும் கருவிகள், டாக் ரன்களை சுருக்கவும் அல்லது மாதிரி டேட்டாசெட்களுக்கு எதிராக சோதனையை தானியங்குபடுத்தவும் இந்த மாற்றுகள் முழுவதும் மறு செய்கையை துரிதப்படுத்தலாம்.

உண்மைச் சரிபார்ப்பு: சமூகப் பட்டியல்கள் சத்தமாக இருக்கலாம் சேகரிப்புப் பக்கங்கள் சில சமயங்களில் தொடர்பில்லாத கருவிகளை OpenVINO மாற்றுகளுடன் கலக்கின்றன. ஒரு வேட்பாளர் உண்மையில் ஒரு MLOps தளம் அல்லது டேட்டா கருவியாக இருப்பதை விட, மாதிரி ஆப்டிமைசேஷன்/அனுமான ரன்டைமை மாற்றுகிறாரா என்பதை எப்போதும் சரிபார்க்கவும். சந்தேகம் இருந்தால், உங்கள் குறிப்பிட்ட மாதிரிகளுக்கான ஹார்ட்வேர் ஆதரவு, ஆபரேட்டர் கவரேஜ் மற்றும் பெஞ்ச்மார்க் முறையியலைச் சரிபார்க்கவும்.

செயல்படுத்தக்கூடிய அடுத்த கட்டங்கள்

ஹார்ட்வேர் இலக்கு(களை) மற்றும் சக்தி/லேடன்சி பட்ஜெட்களை வரையறுக்கவும்.

ஒவ்வொரு இலக்கிற்கும் இரண்டு வேட்பாளர்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் (எ.கா., NVIDIA இல் TensorRT vs ORT) மற்றும் A/B சோதனை செய்யவும்.

விரைவில் குவாண்டிஸ் செய்து துல்லியமான தாக்கத்தை அளவிடவும்.

மாற்று குழாய்வழிகளை தானியங்குபடுத்துங்கள் (ONNX ஏற்றுமதி, அளவுத்திருத்தம், தொகுத்தல்).

p50/p95/p99 மற்றும் செலவுக்கான மெட்ரிக்குகளுடன் ஒரு சேவை அடுக்கைப் பயன்படுத்தவும்.

முக்கிய கருத்துகள்

ஒரே ஒரு “சிறந்த” OpenVINO மாற்று எதுவும் இல்லை—ஹார்ட்வேர், மாதிரி வகை மற்றும் செயல்பாட்டுத் தேவைகளின் அடிப்படையில் தேர்வு செய்யவும்.

NVIDIA GPUகளுக்கு, TensorRT மற்றும் Triton பேக்கெண்டுகள் பொதுவாக உயர்மட்ட தேர்வாக இருக்கும்.

பரந்த போர்ட்டபிலிட்டிக்கு, ONNX ரன்டைம் ஒரு வலுவான இயல்புநிலை.

மொபைல்/உள்ளமைக்கப்பட்டவற்றிற்கு, TFLite, Core ML மற்றும் ARM NN ஆகியவை சிறந்து விளங்குகின்றன.

LLMகளுக்கு, TensorRT-LLM, vLLM அல்லது ORT-GenAI போன்ற சிறப்பு ஸ்டேக்குகளைப் பயன்படுத்தவும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

Q1:NVIDIA GPUகளுக்கான சிறந்த OpenVINO மாற்று எது? NVIDIA ஹார்ட்வேருக்கு, TensorRT அல்லது TensorRT-LLM பொதுவாக சிறந்த லேடன்சி மற்றும் செயல்திறனை வழங்குகிறது, குறிப்பாக விஷன் மற்றும் LLM ஒர்க்லோடுகளுக்கு. போர்ட்டபிலிட்டிக்காக CUDA அல்லது TensorRT எக்ஸிகியூஷன் வழங்குநர்களுடன் ONNX ரன்டைமையும் இயக்கலாம்.

Q2:எட்ஜ் மற்றும் மொபைலுக்கு எந்த OpenVINO மாற்றுகள் சிறந்தவை? TensorFlow Lite, Core ML மற்றும் ARM NN ஆகியவை மொபைல் மற்றும் உள்ளமைக்கப்பட்ட பயன்பாடுகளுக்கு வலுவானவை. CPU-மைய எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு, CPU அல்லது DirectML எக்ஸிகியூஷன் வழங்குநருடன் ONNX ரன்டைம் ஒரு நடைமுறை மாற்றாகும்.

Q3:ONNX ரன்டைம் OpenVINO க்கு ஒரு நல்ல மாற்றா? ஆம்—ONNX ரன்டைம் என்பது எக்ஸிகியூஷன் வழங்குநர்கள் மற்றும் வலுவான கிராப் ஆப்டிமைசேஷன்கள் மூலம் பரந்த ஹார்ட்வேர் ஆதரவுடன் கூடிய பல்துறை மாற்றாகும். உச்ச செயல்திறன் இன்னும் NVIDIA இல் TensorRT போன்ற விற்பனையாளர்-நேட்டிவ் ஸ்டேக்குகளை விரும்பலாம்.

Q4:OpenVINO க்கு பதிலாக LLM அனுமானத்திற்கு நான் என்ன பயன்படுத்த வேண்டும்? LLMகளுக்கு, NVIDIAக்கான TensorRT-LLM, அதிக டோக்கன் செயல்திறனுக்கான vLLM அல்லது ORT-GenAI உடன் ONNX ரன்டைம் ஆகியவற்றைக் கவனியுங்கள். மிக பெரிய, மல்டி-GPU பயன்பாடுகளுக்கு DeepSpeed-Inference மற்றொரு விருப்பமாகும்.

Q5:OpenVINO இலிருந்து மற்றொரு ரன்டைமிற்கு எவ்வாறு இடம்பெயர்வது? உங்கள் மாதிரியை ONNXக்கு ஏற்றுமதி செய்யுங்கள், பின்னர் TensorRT அல்லது ONNX ரன்டைம் போன்ற ஒரு ரன்டைமை ஏற்றுக்கொண்டு, தேவைப்பட்டால் அளவீடு/குவாண்டிசேஷனை மீண்டும் இயக்கவும். உற்பத்திக்கு முன் துல்லியம், லேடன்சி மற்றும் நினைவகத்தை ஒப்பிடுவதற்கு ஒரு சிறிய பெஞ்ச்மார்க் கருவியைக் கட்டமைக்கவும்.