Amazon SageMaker Neo 让客户只需训练一次模型，即可以高达 2 倍的性能在任意场景运行。在连接的端点设备上运行的应用程序对于机器学习模型的性能尤其敏感。它们需要低延迟决策，通常部署在多种不同的硬件平台上。Amazon SageMaker Neo 针对特定硬件平台编译模型，自动优化模型性能，使它们能够以高达两倍的性能运行，而又确保精确性丝毫不打折扣。因此，开发者不再需要花费时间，根据每一个硬件平台手动调整他们已经训练过的模型（节约时间和成本）。SageMaker Neo 支持英伟达、英特尔、Xilinx、Cadence 和 Arm 硬件平台以及一些主流框架，如 Tensorflow、Apache MXNet 和 PyTorch。

Amazon SageMaker Neo 目前已在弗吉尼亚北部、俄勒冈和爱尔兰 AWS 区域推出。有关更多详细信息，请查看我们的产品页面。