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支援的裝置、晶片架構和系統
Amazon SageMaker Neo 支援下列裝置、晶片架構和作業系統。
裝置
您可以使用 Amazon SageMaker AI 主控台CreateCompilationJob API 的輸出組態TargetDevice中指定 來選取裝置。
您可以選擇下列其中一個 Edge 裝置：
| 裝置清單 | 單晶片系統 (SoC) | 作業系統 | 架構 | 加速器 | 編譯器選項範例 |
|---|---|---|---|---|---|
| aisage | 無 | Linux | ARM64 | 馬利 | 無 |
| amba_cv2 | CV2 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | 無 |
| amba_cv22 | CV22 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | 無 |
| amba_cv25 | CV25 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | 無 |
| coreml | 無 | iOS、macOS | 無 | 無 | {"class_labels": "imagenet_labels_1000.txt"} |
| imx8qm | NXP imx8 | Linux | ARM64 | 無 | 無 |
| imx8mplus | i.MX 8M Plus | Linux | ARM64 | NPU | 無 |
| jacinto_tda4vm | TDA4VM | Linux | ARM | TDA4VM | 無 |
| jetson_nano | 無 | Linux | ARM64 | NVIDIA | {'gpu-code': 'sm_53', 'trt-ver': '5.0.6', 'cuda-ver':
'10.0'}對於 |
| jetson_tx1 | 無 | Linux | ARM64 | NVIDIA | {'gpu-code': 'sm_53', 'trt-ver': '6.0.1', 'cuda-ver': '10.0'} |
| jetson_tx2 | 無 | Linux | ARM64 | NVIDIA | {'gpu-code': 'sm_62', 'trt-ver': '6.0.1', 'cuda-ver': '10.0'} |
| jetson_xavier | 無 | Linux | ARM64 | NVIDIA | {'gpu-code': 'sm_72', 'trt-ver': '5.1.6', 'cuda-ver': '10.0'} |
| qcs605 | 無 | Android | ARM64 | 馬利 | {'ANDROID_PLATFORM': 27} |
| qcs603 | 無 | Android | ARM64 | 馬利 | {'ANDROID_PLATFORM': 27} |
| rasp3b | ARM A56 | Linux | ARM_EABIHF | 無 | {'mattr': ['+neon']} |
| rasp4b | ARM A72 | 無 | 無 | 無 | 無 |
| rk3288 | 無 | Linux | ARM_EABIHF | 馬利 | 無 |
| rk3399 | 無 | Linux | ARM64 | 馬利 | 無 |
| sbe_c | 無 | Linux | x86_64 | 無 | {'mcpu': 'core-avx2'} |
| sitara_am57x | AM57X | Linux | ARM64 | EVE 和/或 C66x DSP | 無 |
| x86_win32 | 無 | Windows 10 | X86_32 | 無 | 無 |
| x86_win64 | 無 | Windows 10 | X86_32 | 無 | 無 |
如需每個目標裝置的 JSON 鍵值編譯器選項的詳細資訊，請參閱 OutputConfig API 資料類型中的 CompilerOptions 欄位。
系統與晶片架構
下列查詢資料表提供有關 Neo 模型編譯任務之可用作業系統和架構的資訊。
