亚马逊（Amazon）宣布了一个新的开源项目Neo-AI,该项目试图优化各种平台的机器学习模型性能。SageMaker Neo是SageMaker的扩展，它针对各种部署目标优化经过全面训练的机器学习模型。Neo-AI开源项目，能够使硬件和软件供应商扩展它们的服务。

机器学习模型有两个不同的阶段——训练和推理。数据科学家和开发人员选择业务最适合的算法，将算法应用于数据集进行模型训练。一旦经过训练的模型进行了全面的测试，就会将其移至推理阶段。在此阶段，经过完全训练的模型将与生成的新数据一起使用。

亚马孙SagaMake最初专门针对机器学习模型的训练阶段，该平台使数据科学家和开发人员可以轻松地将大型数据集上传到云端，并用CPU和GPU驱动的多台计算机进行分布式训练。之后，将训练的模型上传到推理阶段S3 Buchet。亚马逊SageMaker，Jupyter Notebook和Python的集成是其成为开发人员最受欢迎的机器学PaaS平台。

亚马逊SageMaker Neo通过针对不同目标环境进行优化来解决机器学模型的最大挑战。开发人员可以将SageMaker Neo指向完全训练的机器学习模型，并生成完全针对目标环境优化的本地可执行文件。这有效地分开了机器学模型的训练和推理阶段之间的循环。

目前，亚马逊SageMaker Neo支持NVIDIA Jetson TX1, NVIDIA Jetson TX2, Rasberry Pi 3和AWS DeepLens作为目标部署，即将推出对Xilinx, Cadence和Qualcomm的支持。边缘计算平台竞争正在加剧，随着微软投资Azure IOT Edge和Google已将TPU推向市场，各大企业纷纷在各自领域加大竞争与应用。