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Deepgram 将 Nova-3 移植到 AWS Trainium2,每美元音频处理量提升 11–70%

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AI 综述

Deepgram 与 AWS 合作,将 Nova-3 语音转文字模型移植到 AWS Trainium2,并在 AWS Machine Learning Blog 发布工程复盘。最终配置在单台 EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本,在 Deepgram 的离线批量转写工作负载上,按评估当时的实例价格计算,每美元处理的音频量比原有计算方案多 11–70%。 优化工作包括将 Nova-3 移植到 AWS Neuron 软件栈、内核级调优,以及构建数据并行的 Rust 运行时,让 Deepgram 自己的模型服务器调用 Trainium。该方案面向呼叫中心分析、医疗转录等离线批量工作负载。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. AWS Machine Learning Blog
    Deepgram 如何基于 AWS Trainium 大规模优化语音 AI

    Deepgram 与 AWS 合作,将其 Nova-3 语音转文字模型移植到 AWS Trainium2,用于呼叫中心分析和医疗转录等离线批量工作负载。最终配置在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本,按当时实例价格计算,每美元处理的音频量比原有计算方案多 11–70%。

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