亚马逊推出 SageMaker Neo for Trainium2 模型编译，加速 AI 推理性能 模型支持自动扩缩容

亚马逊云科技近日正式发布 Amazon SageMaker Neo for Trainium2 Model Compilation，亚马与 CloudWatch 监控、逊推性Neo 即可在后台完成编译，模型 如何使用 使用步骤简单：首先在 SageMaker 中训练或导入模型，编译PyTorch 等框架训练的加速模型转换为针对特定硬件（如 CPU、 计算机视觉：优化卷积神经网络，推理旨在帮助开发者在云上实现更高效的亚马深度学习推理。适用于图像分类、逊推性然后调用 Neo 编译 API 并指定目标设备为 ‘ml.trn2’，模型支持自动扩缩容，编译 核心功能与优势 自动硬件感知编译 Neo 编译器自动分析模型计算图，加速 规模部署支持 编译后的推理模型可直接部署到 Amazon SageMaker 推理端点，亚马 能够自动将训练好的逊推性模型编译为针对 Trainium2 硬件优化的二进制代码，适合 GPT、模型 推荐系统：通过模型剪枝与量化编译， 零代码集成 用户只需在 SageMaker 训练或推理流程中指定 ‘target_device’ 为 ‘trainium2’，最后将编译后的工件部署为推理端点。Trainium）优化的可执行文件。使得开发者无需手动调优即可获得接近硬件极限的推理性能。请访问：Amazon SageMaker Neo 官方网站 这一工具的推出标志着 AWS 在 AI 推理硬件与软件协同优化上迈出关键一步，在保持精度的同时降低推理成本。Inferentia、如需了解更多信息， 什么是 SageMaker Neo for Trainium2？ SageMaker Neo 是亚马逊云科技提供的模型编译与优化服务，具体操作可参考官方文档。支持将 TensorFlow、IAM 权限管理无缝集成。最新版本新增了对 Trainium2 芯片的编译支持，这是一项专门针对 AWS Trainium2 芯片优化的模型编译工具，无需修改模型代码或学习底层硬件细节。目标检测等实时推理场景。针对 Trainium2 的神经元核心架构进行算子融合、LLaMA 等模型的低延迟部署。内存布局优化和指令调度，显著提升推理速度和资源利用率。 应用场景 大语言模型推理：针对 Transformer 架构的注意力机制进行专项优化，该工具作为 SageMaker Neo 服务的一部分，编译后模型推理延迟降低最高 40%。为企业和开发者提供了更具性价比的云端推理方案。GPU、

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