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Deepgram将Nova-3移植至AWS Trainium2

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AI 综述

2026年10月20日，AWS Machine Learning Blog 发布文章，介绍 Deepgram 与 AWS 合作，将 Nova-3 语音转文字模型移植到 AWS Trainium2 的推理优化实践，用于联络中心分析和医疗转录等离线批处理场景。文章称，优化工作包括把 Nova-3 移植到 AWS Neuron 软件栈、进行内核级调优，以及构建数据并行的 Rust 运行时，使 Deepgram 自有模型服务器能够调用 Trainium。最终配置在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本。报道称，在 Deepgram 面向吞吐量的离线批处理负载上，按评估时的实例价格计算，该配置每美元处理的音频量比 Deepgram 原有算力方案高 11–70%。报道还称，这些收益可延伸至在自有 VPC 中通过 Amazon SageMaker AI 自托管 Deepgram 模型的客户。目前进展停留在实践分享与评估结果层面。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月20日 00:23
Deepgram 如何用 AWS Trainium 优化大规模语音 AI

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. AWS Machine Learning Blog
    Deepgram 如何用 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，用于联络中心分析和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，按评估时实例价格计算，每美元处理的音频量比原有算力方案高 11–70%。

本事件热度走势

可比范围当前
9
可比范围峰值
1010月20日 01:00
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