投稿日: Nov 28, 2018
AWS IoT Greengrass が Amazon SageMaker Neo のサポートを開始します。Neo では、機械学習モデルを一度トレーニングすれば、それをどこでも、クラウドでも、エッジでも実行できます。Neo は、ARM、Intel、Nvidia プロセッサーにデプロイする TensorFlow、MXNet、PyTorch、ONNX、XGBoost といったモデルを自動で最適化します。最適化されたモデルの実行速度は最大で 2 倍に達し、メモリフットプリントの使用量は 10 分の 1 未満になります。Neo はまた近日、Apache ソフトウェアライセンスのもとでオープンソースコードとして利用可能になる予定です。これで、ハードウェアベンダーは自社のプロセッサーやデバイス用にカスタマイズできるようになります。Neo を AWS IoT Greengrass と合わせて使用すると、Amazon SageMaker で先述モデルの再トレーニングが可能になり、最適化モデルをすみやかにアップデートしてエッジデバイス上でインテリジェンスを改良できます。使用可能なデバイスのプラットフォームの範囲は、Nvidia Jetson TX2、Arm v7 (Raspberry Pi)、Intel Atom と広範です。
AWS IoT Greengrass はまた、Amazon SageMaker のイメージ分類アルゴリズムを使用してトレーニングされたイメージ分類用の新たなコネクターを提供します。これらのコネクターは、カメラのようなデバイスで行うイメージ分類推論に必要なすべての AWS Lambda コードおよび ML 依存関係をパッケージにしています。コネクターは、サポート対象の Nvidia Jetson TX2、Arm v7 (Raspberry Pi)、Intel Atom の各ハードウェアプラットフォームでご利用になれます。
AWS IoT Greengrass ML Inference の新機能を開始するには、サービスページにアクセスしてください。