AWS ประกาศเลือก MXNet เฟรมเวิร์คสำหรับการพัฒนา Deep Learning เป็นเฟรมเวิร์คหลัก แม้ว่าตัวบริการ AWS เองจะยังรองรับเฟรมเวิร์คตัวอื่นๆ เช่น Tensorflow หรือ Caffe ต่อไปก็ตาม
การเลือกเฟรมเวิร์คหลักหมายถึง AWS จะส่งโค้ดเข้าไปช่วย MXNet ในการพัฒนา และโครงการของ AWS เองจะใช้ MXNet ในการพัฒนาด้วยเช่นสกัน
ทาง AWS ระบุเหตุผลที่เลือก MXNet เป็นเพราะโครงการนี้รองรับภาษาในการพัฒนาที่หลากหลาย ตัวโค้ดจะถูกแปลงเป็น C++ เพื่อทำงานบนซีพียูและจีพียู และการสเกลระบบยังทำได้โดยมีประสิทธิภาพค่อนข้างดี AWS ระบุว่าในเครื่องที่กระจายการประมวลผลไปยังการ์ดกราฟิก 16 ใบจะได้ประสิทธิภาพถึง 91% ขณะที่การกระจายงานไป 16 เครื่องรวมการ์ด 256 ใบยังได้ประสิทธิภาพถึง 88%