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Deepgram移植Nova-3至AWS Trainium2
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SI 综述
Deepgram将Nova-3语音转文本模型移植至AWS Trainium2，AWS Machine Learning Blog报道其在离线批量工作负载中每美元处理音频量提升11%–70%。 该优化通过Neuron软件栈及自定义内核调优完成，单台trn2.3xlarge实例运行8个模型副本；此前Deepgram主要依赖标准PyTorch代码，此次合作旨在降低推理成本并提升服务效率。
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最新进展10月20日 00:23
Deepgram将Nova-3移植至AWS Trainium2，离线批量负载每美元音频处理量提升11%–70%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning BlogDeepgram 如何利用 AWS Trainium 优化大规模语音 AI
Deepgram 将 Nova-3 语音转文本模型移植至 AWS Trainium2，在离线批量工作负载中实现了每美元处理音频量提升 11%–70%。该优化通过 Neuron 软件栈及自定义内核调优完成，单台 trn2.3xlarge 实例运行 8 个模型副本。此前 Deepgram 主要依赖标准 PyTorch 代码，此次合作旨在降低推理成本并提升服务效率。
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