Q:
optimize_dl_model_for_inferenceによる「AI2インターフェースの最適化」を適用したDLモデルを別PCで使用できますか？

A:
NVIDIA GPU (TensorRT最適化) の場合、制約条件を満たしていれば、可能です。

• HALCONが内部で使用するTensorRTプラグインのバージョンが一致していること  (⊃ HALCONのバージョンが一致していること)
• 使用するGPUのアーキテクチャが一致していること

TensorRTライブラリはバージョン間でのモデル互換性を担保しません。たとえば、HALCON 24.05と22.11では、使用するTensorRTのバージョンが異なるため、24.05でモデルを最適化した場合、22.11では推論できません。
基本的には、HALCONのバージョンを一致させておけば、TensorRTのバージョンは同じものになります。
この不整合はしばしばDeep Learning Tool とHALCONの組み合わせで発生します。
また、同じTensorRTバージョンであっても、GPU型式またはアーキテクチャが同じである必要があります。
これらの条件を満たさない場合はエラーが発生します。

OpenVINO最適化の場合は、条件が複雑な一方、最適化そのものの時間がTensorRTに比べて十分に短く、学習画像が必要なint8最適化を行うことがありません。
したがって、最適化前のDLモデルを読み込んで、実行デバイスで都度最適化する運用を推奨します。