top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

NVIDIA NeMo meningkatkan kecepatan dan akurasi model ASR

Generatived

25/9/24, 12.30

NVIDIA NeMo terus menyempurnakan model Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR) dan diakui kinerjanya di Papan Peringkat ASR Hugging Face Open. Rangkaian model mencakup berbagai arsitektur yang menyeimbangkan kecepatan dan akurasi, termasuk model CTC, RNN-T, TDT, TDT-CTC, dan AED. Setiap model dirancang dengan fitur spesifik, seperti model CTC non-autoregresif untuk inferensi cepat dan model AED autoregresif untuk akurasi tinggi.

Perusahaan telah menghilangkan hambatan kecepatan sebelumnya dalam model ASR, meningkatkan kecepatan inferensi hingga 10x. Peningkatan ini disebabkan oleh beberapa peningkatan penting, termasuk kemampuan untuk mentransmisikan tensor secara otomatis ke bfloat16, algoritma loop label yang inovatif, dan pengenalan grafik CUDA di NeMo 2.0.0. Pengoptimalan ini secara signifikan mengurangi overhead cast, beban komputasi yang rendah, dan masalah performa berbeda yang sebelumnya menghambat efisiensi model.

NVIDIA juga mengatasi tantangan presisi pencampuran otomatis (AMP) dan optimalisasi pemrosesan batch untuk lebih meningkatkan kinerja. Dengan memanfaatkan sepenuhnya inferensi setengah presisi dan beralih ke pemrosesan batch penuh, perusahaan mencapai peningkatan throughput yang signifikan. Selain itu, dengan diperkenalkannya node kondisional CUDA Graphs, overhead startup kernel kini dapat dihilangkan dalam model RNN-T dan TDT, yang biasanya memiliki beban komputasi rendah.

Puncak dari penyempurnaan ini tidak hanya meningkatkan kecepatan model ASR NVIDIA, namun juga memberikan penghematan biaya yang signifikan. Membandingkan biaya transkripsi 1 juta jam audio menggunakan CPU dan GPU NVIDIA, kami menunjukkan penghematan biaya hingga 4,5x untuk inferensi bertenaga GPU pada NVIDIA A100. NVIDIA terus menyempurnakan model dan mengintegrasikan teknologi canggih seperti node kondisi Grafik CUDA dan TorchInductor untuk lebih meningkatkan kecepatan dan efisiensi GPU. Model CTC transduser hibrida kompak perusahaan, Parakeet TDT CTC 10M, juga telah meningkatkan akurasi dan kecepatan, sehingga memperluas kemampuan NeMo ASR.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
NVIDIA��量子調整モデル公開

NVIDIA量子調整モデル公開

4/8/26, 14.00

NVIDIA(サンタクララ)は、量子プロセッサの診断結果を解釈して調整手順を導き出すオープンソースの視覚言語モデル「Ising Calibration 1.5」を公開したと報じられている。

AWSがHealthOmicsを提供

AWSがHealthOmicsを提供

4/8/26, 14.00

Amazon Web Services(ワシントン州シアトル)は、バイオインフォマティクスワークフローを管理する「AWS HealthOmics」の一般提供を東京リージョンで開始したと発表した。

NVIDIAがJetsonの動画公開

NVIDIAがJetsonの動画公開

4/8/26, 14.00

NVIDIA(カリフォルニア州サンタクララ)は、エッジAIおよびロボティクス向けプラットフォーム「NVIDIA Jetson」の機能や活用例を紹介する動画コンテンツを公開したと報じられている。

RecursiveがAWSと協定

RecursiveがAWSと協定

4/8/26, 14.00

Recursive(サンフランシスコ)は、自動化された人工知能研究システムをクラウド上で運用するため、Amazon Web Servicesと4億1000万ドル規模の複数年協定を締結したと発表した模様である。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
NVIDIA量子調整モデル公開

NVIDIA量子調整モデル公開

4/8/26, 14.00

NVIDIA(サンタクララ)は、量子プロセッサの診断結果を解釈して調整手順を導き出すオープンソースの視覚言語モデル「Ising Calibration 1.5」を公開したと報じられている。

AWSがHealthOmicsを提供

AWSがHealthOmicsを提供

4/8/26, 14.00

Amazon Web Services(ワシントン州シアトル)は、バイオインフォマティクスワークフローを管理する「AWS HealthOmics」の一般提供を東京リージョンで開始したと発表した。

NVIDIAがJetsonの動画公開

NVIDIAがJetsonの動画公開

4/8/26, 14.00

NVIDIA(カリフォルニア州サンタクララ)は、エッジAIおよびロボティクス向けプラットフォーム「NVIDIA Jetson」の機能や活用例を紹介する動画コンテンツを公開したと報じられている。

RecursiveがAWSと協定

RecursiveがAWSと協定

4/8/26, 14.00

Recursive(サンフランシスコ)は、自動化された人工知能研究システムをクラウド上で運用するため、Amazon Web Servicesと4億1000万ドル規模の複数年協定を締結したと発表した模様である。

bottom of page