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がAI開発基盤を拡充

NVIDIAがAI開発基盤を拡充

29/7/26, 14.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、半導体設計におけるRTL開発および検証処理を支援するAIモデル「Nemotron 3 Ultra」の成果を公開した模様である。

NVIDIAがモデル転送高速化技術を発表

NVIDIAがモデル転送高速化技術を発表

29/7/26, 14.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模AIモデルの重みデータをGPUへ高速転送する技術「ModelExpress」を発表した模様である。

NVIDIA、韓国のAIエコシステムとの協力�を大幅拡張

NVIDIA、韓国のAIエコシステムとの協力を大幅拡張

28/7/26, 09.00

NVIDIA(カリフォルニア州サンタクララ)は、サンフランシスコで開催された「AI Summit」において、韓国の李在明大衆大統領をはじめとする同国の政財界リーダーらと会談し、国家規模のAIインフラおよびエコシステムの拡張に向けた大規模なパートナーシップを発表した。

NVIDIA AIがモデルカスタマイズを標準化

NVIDIA AIがモデルカスタマイズを標準化

28/7/26, 09.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデル「Nemotron 3」の追加学習とカスタマイズを容易にする環境を提供するため、外部プラットフォームとの連携を進めていると報じられている。

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がAI開発基盤を拡充

NVIDIAがAI開発基盤を拡充

29/7/26, 14.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、半導体設計におけるRTL開発および検証処理を支援するAIモデル「Nemotron 3 Ultra」の成果を公開した模様である。

NVIDIAがモデル転送高速化技術を発表

NVIDIAがモデル転送高速化技術を発表

29/7/26, 14.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模AIモデルの重みデータをGPUへ高速転送する技術「ModelExpress」を発表した模様である。

NVIDIA、韓国のAIエコシステムとの協力を大幅拡張

NVIDIA、韓国のAIエコシステムとの協力を大幅拡張

28/7/26, 09.00

NVIDIA(カリフォルニア州サンタクララ)は、サンフランシスコで開催された「AI Summit」において、韓国の李在明大衆大統領をはじめとする同国の政財界リーダーらと会談し、国家規模のAIインフラおよびエコシステムの拡張に向けた大規模なパートナーシップを発表した。

NVIDIA AIがモデルカスタマイズを標準化

NVIDIA AIがモデルカスタマイズを標準化

28/7/26, 09.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデル「Nemotron 3」の追加学習とカスタマイズを容易にする環境を提供するため、外部プラットフォームとの連携を進めていると報じられている。

bottom of page