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ども！大阪オフィスの西村祐二です。
AWS IoT Greengrassのアップデート情報が流れてきましたので、共有します！
どんなアップデート？
直近発表されました「Amazon SageMaker Neo」をAWS IoT Greengrassがサポートしたという内容とML推論コネクタが追加されたという内容になります。
Amazon SageMaker Neoの速報記事は下記になります。
Amazon SageMaker Neoって？
特徴を簡単にまとめてみます。
- 機械学習モデルを一度トレーニングして、クラウドとエッジのどこでも実行できるようになります。
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TensorFlow、MXNet、PyTorch、ONNX、およびXGBoostモデルを、ARM、Intel、Nvidiaプロセッサ上に配置するために自動的に最適化します。
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最適化されたモデルは、最大2倍の速さで動作し、メモリ占有量の10分の1以下になります。
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Apacheソフトウェアライセンスの下でオープンソースコードとしてもすぐに利用できるようになり、ハードウェアベンダーはプロセッサやデバイス用にカスタマイズすることができます。
どうやってモデルをデバイスに適応させる？
既存機能であるML Inferenceの機能を使うとです。
AWS IoT GreengrassでAmazon SageMaker Neoを使用すると、Amazon SageMakerでこれらのモデルを再学習し、最適化されたモデルをすばやく更新して、これらのエッジデバイスのインテリジェンスを向上させることができます。
どのデバイスが対応している？
Nvidia Jetson TX2、Arm v7（Raspberry Pi）、またはIntel Atomプラットフォームに基づく幅広いデバイスで使用できます。
新しいコネクタの提供
直近のアップデートで、AWS IoT Greengrass Connectorsという機能が組み込まれ、機能拡張しやすくなりました。
下記がアップデート記事になります。
今回のアップデートで、AWS IoT Greengrassは、Amazon SageMakerの画像分類アルゴリズムを使用して訓練された画像分類用の新しいコネクタを提供します。
これらのコネクタは、カメラなどのデバイスでイメージ分類の推論に必要なすべてのAWS LambdaのコードとML依存性をパッケージします。サポートされる各ハードウェアプラットフォームには、Nvidia Jetson TX2、Arm v7（Raspberry Pi）、およびIntel Atomのコネクタがあります。
さいごに
AWS IoT GreengrassがAmazon SageMaker Neoをサポートしたことによって、エッジコンピューティングと機械学習をより効率よくサイクルを回せるようになるのではないでしょうか。
AWS IoT Greengrassはロマンがあふれますね
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