QuantGen 計劃加速 SageMaker 上的大規模 GPU 訓練。他們希望啟用 SageMaker Training Compiler 提供的 GPU kernel fusion 和運算子層級最佳化。哪項敘述正確描述了如何啟用它以及支援哪些框架進行該最佳化？

SageMaker Training Compiler 透過在 TrainingJob 或 Estimator 中設定 compilerconfig={'enabled': True} 或 enabletrainingcompiler=True 來啟用。它專為在 GPU 實例（如 p3、p4、g4dn 系列）上執行而設計，以利用 GPU kernel fusion 和運算子層級最佳化。此最佳化主要支援深度學習框架，例如 PyTorch 和 TensorFlow，因為這些框架受益於圖形最佳化。它不適用於傳統機器學習框架，如 scikit-learn 或 XGBoost，也不支援 CPU 實例。其他選項不正確，因為 Training Compiler 並非透過超參數或 AutoML 啟用，也不會自動應用於所有訓練任務，且不支援所有框架或 CPU 實例。