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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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 Trainium2 芯片，用于客服中心分析、医疗转录等离线批处理场景。AWS 称，最终配置在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本，每美元处理的音频量比 Deepgram 原有算力方案提升 11%–70%；该结果按评估时的实例价格计算。 移植工作包括把 Nova-3 接入 AWS Neuron 软件栈、进行内核级调优，以及用数据并行 Rust 运行时让 Deepgram 自有模型服务器调用 Trainium。 AWS 表示，这一优化也可惠及在 Amazon SageMaker AI 上、于自有 VPC 中自托管 Deepgram 模型的客户。上述提升幅度是 AWS 公布的数据，针对的是 Deepgram 的离线批处理负载。
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最新进展10月20日 00:23
Deepgram 如何借助 AWS Trainium 优化大规模语音 AI报道时间线
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10月20日
- AWS Machine Learning BlogDeepgram 如何借助 AWS Trainium 优化大规模语音 AI
Deepgram 与 AWS 合作将 Nova-3 语音转文字模型移植到 Trainium2，用于客服中心分析、医疗转录等离线批处理场景。最终配置在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本，每美元处理的音频量比原有算力方案提升 11%–70%。该优化也惠及在 Amazon SageMaker AI 上自托管 Deepgram 模型的客户。
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