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经过前面几篇文章，我们得到了一个没有错误的项目。但是呢？速度测试后，发现还是稍微有点慢的，如何进一步加速呢？我们可以使用OpenVino进行部署。OpenVINO是Intel专门为自家CPU、集成显卡和VPU设计的推理加速工具包。
对比：ONNX Runtime虽然也支持多线程，但缺乏针对Intel硬件的深度指令级优化。
因此，我们可以在项目中集成OpenVINO来加速推理，同时保持ONNX模型格式不变。
下载OpenVino
第一步，首先，我们需要下载OpenVino。具体下载链接为：
https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/openvino/packages/2025.1/windows/
下载并解压后，就会看到如下目录：
文件夹内的文件说明：
- 核心文件夹：
runtime包含OpenVINO核心库（DLL/头文件），python是Python绑定，samples提供示例代码。 - 配置脚本：
setupvars.bat（CMD）和setupvars.ps1（PowerShell）用于一键配置环境变量，让系统全局识别OpenVINO工具链。 - 文档支持：
docs文件夹存放官方文档，遇到问题时可直接查阅技术细节。
点击runtime后，就会看到如下目录：
文件解释说明：
-
核心组件：
bin存放运行所需的DLL文件，lib包含静态链接库，include提供开发用的头文件，三者是OpenVINO运行和开发的核心。 -
扩展支持：
3rdparty包含第三方依赖库，cmake提供项目构建配置脚本，方便集成到CMake工程。 -
版本信息：
version.txt记录具体版本号（2025.1.0），用于兼容性检查。 -
使用逻辑：开发时需链接
lib和include，运行时需将bin路径加入系统环境变量（或复制DLL到程序目录）。
核心文件拷贝
既然runtime是核心文件，因此，我们将其先拷贝到原始的项目文件夹中，并且改名为openvinoruntime，如下：
配置环境
接下来，我们需要配置环境了。
包含目录
在VC++目录->包含目录中，添加openvino的include目录。如下：
库目录
在VC++目录->库目录中，添加openvino的lib目录。如下：
附加依赖项
如果没有配置附加依赖项没有增加openvino.lib，编译时候，会报错如下：
error LNK2019: 无法解析的外部符号 "..." (?...@@...)，该符号在函数 _main 中被引用
error LNK2001: 无法解析的外部符号 ov_xxx（OpenVINO API中的函数）
fatal error LNK1120: 有 X 个无法解析的外部命令
那么，如何配置呢？方法如下：
链接器->输入->附加依赖项。
输入openvino.lib：
这样，环境配置暂且结束啦！
模型
模型层面，我们还需要做进一步的转换。之前的模型是onnx格式。
为何要转换？
因为我们这里使用的是openvino：
-
OpenVINO 的专用优化
OpenVINO 的推理引擎（Inference Engine）针对 Intel 硬件（CPU/iGPU/VPU）进行了深度优化，直接支持 IR 格式（.xml+.bin），能显著提升推理速度。 -
模型压缩与量化
转换时可启用 FP16/INT8 量化，减少模型体积并加速推理（适合边缘设备）。ONNX 模型默认是 FP32，未经过硬件适配优化。 -
统一部署接口
OpenVINO 的 C++/Python API 直接加载 IR 格式，无需依赖 ONNX 运行时（减少环境复杂度）。
如何转换呢？
为了防止与其他环境冲突，我们在独立 Conda 环境中安装最新版 OpenVINO 并转换模型
1. 创建专用 Conda 环境
conda create -n openvino-test python=3.10 -y # 推荐 Python 3.10
conda activate openvino-test
2. 安装最新版 OpenVINO 开发工具包
pip install --upgrade pip
pip install openvino-dev[onnx] # 不指定版本即安装最新版
