Deepgram optimaliseert spraak-AI voor aangepaste processors
Spraakspecialist Deepgram heeft zijn Nova-3 spraakherkenningsmodel geoptimaliseerd voor gespecialiseerde chips van Amazon. Hiermee wordt de verwerking van grote hoeveelheden audio-data efficiënter ingericht.
Spraak-AI-ontwikkelaar Deepgram heeft samengewerkt met engineers van Amazon om de spraak-naar-tekst-technologie geschikt te maken voor specifieke hardware. Door het model te porten naar deze gespecialiseerde rekenchips, kan offline dataverwerking sneller en gerichter plaatsvinden. Dit proces omvatte onder meer aanpassingen op het niveau van de softwarestack en de gebruikte programmeertalen.
De vraag naar gespecialiseerde hardware voor machine learning groeit sterk, omdat standaard processors vaak niet voldoen aan de enorme rekenkracht die nodig is voor moderne AI-modellen. Techbedrijven ontwerpen daarom steeds vaker eigen chips of stemmen bestaande architecturen specifiek af op de werklast van neurale netwerken om de prestaties te maximaliseren en de operationele kosten te drukken.
Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van AWS Machine Learning. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.
Lees het originele artikelAchtergrond bij dit bericht
- AI die vergaderingen uitwerkt: wat werkt en wat nietAutomatisch notuleren is een van de weinige AI-toepassingen die direct tijd oplevert. Wat het goed doet, waar het misgaat, en waar je op moet letten voordat je het aanzet.
- Wat is machine learning?Hoe computers leren van data in plaats van van vaste regels — met een concreet voorbeeld.
- Waarom AI grafische kaarten nodig heeftWaarom draait AI op GPU's van NVIDIA in plaats van gewone processors?