Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit是一套功能完善的開發工具，能幫助開發者快速建置新的AI專案
Intel DevCloud開發者工具是一個免費的雲端的開發平台，它已預裝了OpenVINO™ Toolkit方便開發AI應用程式。
其中DevCloud for the Edge服務讓開發者可以在雲端的虛擬機上評估模型推論，讓你不需要花費任何一毛錢，即可盡情享用到高效能的運算能力！
https://makerpro.cc/2021/07/intel-devcloud-let-you-try-artificial-intelligence-before-buying-it/
Step 1:使用者透過瀏覽器進入DevCloud雲端服務器。
Step 2:透過Jupyter Notebook介面進行程式開發及測試，當然亦可透過指令下載相關程式庫、資料集或以OpenVINO下載、轉換、優化所需運行的模型及參數檔。 若選擇直接運行方式，則系統會以內建的CPU (Intel Xeon Gold 6138)進行運算，將結果（數值、文字、影像等）顯示於Jupyter Notebook介面上
STEP3: 進行物件偵測推論
若需要進行多種硬體運行效能比較，則要執行Step 3，將同一模型推理工作同時分派到不同硬體上運算，產生工作佇列(Job Queue)。
STEP4: 在邊緣裝置上進行推論
根據指定的硬體開始運算。由於每種硬體運行效能不同，所以結束的時間也會不同，待Step 5獲得全部推理結果後就會執行Step 6，將結果（數值、文字、影像等）顯示於Jupyter Notebook介面上，完成一次比較。
輸出結果上述內容外，亦會同時記錄每種硬體的模型載入時間(Load Time, ms)及推論速度(Frame per Second, FPS)，可另外繪製視覺化圖表方便比較性能優劣。
Intel® DevCloud
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/devcloud/edge/overview.html
學習頁面下，有基本教案(Tutorials)和應用範例(Sample Applications)，前者提供直接使用虛擬機CPU運行的範例及OpenCV, Post-Training Optimization Tool, DL Streamer, Benchmark及佈署說明。而後者則提供有27項常見應用範例，包括醫療照護、工業、政府部門、零售及安防領域
建置頁面下，除有和前述介紹的範例應用(Sample Applications)外，另外還有提供更進階的「Edge for Industrial」範例，這裡就不多作介紹。一般如果要運行範例，可直接點擊就能進入Jupyter Notebook的開發環境介面。若想開發自己的程式，則須由這個頁面中的 【Create Jupyter* Notebook】進入Jupyter Notebook，必須記住。
優化頁面下，主要介紹Deep Learning Workbench (DL Workbench)、Post-Training Optimization Tool (POT)
從以上介紹可得知，Intel OpenVINO提供了很多預訓練的AI模型，讓我們可以快速驗證想法（Proof of Concept, PoC），而DevCloud則提供各種硬體組合，讓我們可以快速驗證模型佈署後的執行效能，更重要的是這些全部免費。
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