NVIDIA RIVA를 DGX Spark와 결합하면 Speech AI 응용 프로그램을 작업하는 개발자 및 연구원에게 몇 가지 이점이 있습니다. 다음은 이러한 장점에 대한 자세한 개요입니다.
1. 향상된 성능 : NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP로 구동되는 DGX Spark는 초당 최대 1,000 조 작업으로 고성능 기능을 제공합니다. 이 강력한 하드웨어는 AI 워크로드의 처리를 가속화하며, 이는 Riva의 GPU Accelerated Speech Models에 중요합니다. Riva의 모델은 DGX Spark [1] [2]에서 고급 텐서 코어와 FP4 지원을 활용하여보다 효율적으로 미세 조정 및 배포 될 수 있습니다.
2. 원활한 통합 : NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼을 통해 사용자는 모델을 DGX 스파크에서 DGX 클라우드로 원활하게 이동하거나 최소한의 코드 변경으로 기타 가속 인프라를 원활하게 이동할 수 있습니다. 이 유연성은 RIVA 사용자가 다른 환경에 걸쳐 스피치 AI 모델을 쉽게 프로토 타입, 미세 조정하며 배포 할 수 있기 때문에 유리합니다 [1] [2].
3. 사용자 정의 및 확장 성 : RIVA는 완전히 사용자 정의 가능한 음성 AI 파이프 라인을 제공하여 개발자가 사용자 정의 데이터 세트에서 모델을 미세 조정할 수 있도록합니다. DGX Spark와 쌍을 이룰 때이 사용자 정의는 시스템의 고성능으로 인해 더 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 또한 DGX Spark의 강력한 컴퓨팅 기능에 의해 Riva의 수백 및 수천 개의 병렬 스트림을 확장하는 능력이 향상됩니다 [3] [7].
4. 실시간 성능 : NVIDIA TENSORRT로 최적화하고 NVIDIA Triton 추론 서버가 제공하는 Riva의 Speech AI 모델은 실시간 성능을 제공합니다. DGX Spark의 고급 하드웨어는 이러한 모델이 가상 어시스턴트 또는 콜센터 자동화와 같은 실시간 응용 프로그램에서 효율적으로 작동 할 수 있도록합니다 [3] [7].
5. 다국어 지원 : Riva는 영어, 스페인어, 만다린, 힌디어, 러시아어, 한국, 포르투갈어, 독일어 및 프랑스어를 포함한 여러 언어를 지원합니다. DGX Spark와 함께 사용될 때이 다국어 기능을 활용하여 다양한 언어 환경에 걸쳐 Speech AI 애플리케이션을 개발하고 배포 할 수 있습니다 [9].
6. 엔터프라이즈 배포 : DGX Spark의 성능과 결합하여 Riva의 배포 기능을 통해 조직은 Speech AI를보다 효과적으로 통합 할 수 있습니다. 여기에는 클라우드, 데이터 센터, 에지 및 임베디드 배포 지원이 포함되어있어 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다 [7] [9].
요약하면 DGX Spark와 함께 NVIDIA RIVA를 사용하면 고성능 컴퓨팅, 플랫폼 간 원활한 통합 및 실시간 기능을 제공하여 Speech AI 응용 프로그램의 개발, 사용자 정의 및 배포를 향상시킵니다. 이 조합은 특히 고급 Speech AI를 효율적으로 통합하려는 조직에 유리합니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션 --personal-ai-compupers
[3] https://docs.nvidia.com/deeplearning/riva/user-guide/docs/overview.html
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-computing-2503
[7] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/products/riva/get-started/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[9] https://www.hpe.com/us/en/software/marketplace/nvidia-riva.html
[10] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-spark-3/