AWS已將其Neo-AI代碼作為開源項目發(fā)布，鼓勵開發(fā)人員和其他AI專家為該平臺做出貢獻。該公司解釋說，通常，確保機器學習模型適用于各種硬件平臺(尤其是那些在邊緣網(wǎng)絡上運行的平臺)很困難，因為需要考慮很多因素和限制。

即使在不那么復雜的設備中，也有很多軟件變化，確保機器學習能夠在所有軟件中運行起來都很棘手。因此，制造商和供應商受限于他們可以與哪些公司合作以提供他們所需的機器學習工具。

借助AWS的Neo-AI，機器學習模型可自動優(yōu)化，以便使用TensorFlow，MXNet，PyTorch，ONNX和XGBoost模型，將它們轉換為通用格式，以適用于更多種類的設備。模型也可以更快的速度運行，因為Neo-AI使用緊湊的運行時，限制了框架通常會消耗的資源。

即使邊緣設備受到資源的限制，這也是無關緊要的，因為Neo-AI將縮減運行所需的資源。Neo-AI目前支持英特爾，NVIDIA和ARM的平臺，支持Xilinx，Cadence和Qualcomm在今年晚些時候推出。“為了從人工智能中獲取價值，我們必須確保深度學習模型可以像在邊緣設備上一樣輕松地部署在數(shù)據(jù)中心和云中，”英特爾人工智能產(chǎn)品部總經(jīng)理Naveen Rao說。 。“英特爾很高興通過為Neo-AI貢獻這些努力來擴展它與nGraph開始的計劃。使用Neo，設備制造商和系統(tǒng)供應商可以在基于所有英特爾計算平臺的平臺上的幾乎任何框架中開發(fā)的模型上獲得更好的性能。“