Amazon SageMaker Neoとは？
Amazon SageMaker Neo は、機械学習モデルを最適化して、さまざまなデバイスやハードウェアで高速に動作させるためのサービス です。
主な特徴
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 目的 | トレーニング済みの機械学習モデルを、異なるハードウェア（CPU, GPU, Edgeデバイス）向けに最適化し、高速化 |
| メリット | - 推論速度の向上（最大2倍速い） - メモリ使用量の削減 - 異なるデバイス間での互換性向上 |
| 対応ハードウェア | AWS Inferentia, NVIDIA, Intel, ARM, Xilinx など |
| 対応フレームワーク | TensorFlow, PyTorch, XGBoost, ONNX など |
どういうときに使う？
- クラウド上だけでなく、エッジデバイス（IoT端末、組み込みシステム）で推論を実行 したいとき
- たとえば、自動運転車のカメラや、スマートホームデバイスの音声認識AI などで、高速・軽量なモデルが必要な場合
- GPUだけでなく、特定のチップ（AWS Inferentia, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi など）で動作するようにモデルを最適化 したいとき
仕組み
- SageMakerでモデルをトレーニング
- Neoを使ってモデルをコンパイル（最適化）
- 最適化されたモデルを、クラウド or エッジデバイスでデプロイ
- 推論が高速化＆省メモリ化される！
他の技術との違い
| 技術 | 目的 |
|---|---|
| SageMaker | 機械学習モデルのトレーニング・デプロイ |
| SageMaker Neo | トレーニング済みモデルを最適化し、エッジデバイスや異なるハードウェアで高速推論を可能にする |
| AWS Inferentia | AWS専用の推論チップ（Neoと併用可能） |
| TensorRT（NVIDIA） | NVIDIA GPU向けのモデル最適化（Neoは複数ハードウェアに対応） |
まとめ
✅ SageMaker Neo = 機械学習モデルの「軽量化・高速化ツール」
✅ エッジデバイスや異なるハードウェアでも高速推論が可能になる！