Ved at kombinere Nvidia Riva med DGX Spark kan markant forbedre forskellige AI-relaterede brugssager, især dem, der involverer tale- og sprogbehandling, samt AI-modeludvikling og -udvikling. Her er nogle specifikke scenarier, hvor denne kombination kan give betydelige fordele:
Tale- og sprogbehandling
NVIDIA RIVA er et softwareudviklingssæt (SDK) designet til at opbygge samtale-AI-applikationer, herunder talegenkendelse, tekst-til-tale-syntese og naturlig sprogbehandling. Når de er parret med DGX-gnist, kan udviklere udnytte de kraftfulde AI-computerkapaciteter af DGX-gnist for at fremskynde træning og finjustering af RIVA-modeller. Dette er især fordelagtigt for applikationer, der kræver realtids talebehandling eller kompleks sprogforståelse, såsom:
- Virtuelle assistenter: Ved at integrere Riva med DGX Spark kan udviklere skabe mere sofistikerede virtuelle assistenter, der er i stand til at forstå og reagere på komplekse stemmekommandoer mere nøjagtigt og hurtigt.
- Talegenkendelsessystemer: Kombinationen kan forbedre nøjagtigheden og hastigheden i talegenkendelsessystemer, der bruges i callcentre, stemmestyrede enheder eller transkriptionstjenester.
- Sprogoversættelse: Forbedrede sprogmodeller kan udvikles til at forbedre realtidsoversættelsestjenester, hvilket gør dem mere nøjagtige og effektive.
AI -modeludvikling og implementering
DGX Spark giver en kompakt, men alligevel kraftig platform til udvikling og test af AI -modeller lokalt, før de implementerer dem til sky- eller kantmiljøer. Når det kombineres med Nvidia Riva, giver denne opsætning udviklere mulighed for at:
- Hurtigt prototype AI -modeller: Udviklere kan hurtigt prototype og teste AI -modeller på DGX -gnist og udnytte Riva til tale- og sprogkomponenter. Dette fremskynder udviklingscyklussen og giver mulighed for mere effektiv iteration.
-Finjon modeller lokalt: Evnen til at finjustere modeller lokalt på DGX Spark reducerer behovet for skyressourcer i udviklingsfasen, sparer omkostninger og forbedrer privatlivets fred for følsomme data.
- Sømløs implementering: Når modeller er udviklet og testet, kan de let implementeres til NVIDIA DGX Cloud eller andre accelererede miljøer, hvilket sikrer ensartet ydelse på tværs af forskellige platforme.
Edge Computing and Privacy
For applikationer, der kræver databeskyttelse eller lav latenstid, såsom inden for sundhedsvæsen eller finansiering, tilbyder kombinationen af RIVA og DGX Spark betydelige fordele:
- Privat AI -arbejdsbelastning: Ved at behandle følsomme data lokalt på DGX Spark kan organisationer opretholde databeskyttelse, mens de stadig drager fordel af avancerede AI -kapaciteter leveret af Riva.
-Realtidsbehandling: Den høje ydeevne af DGX Spark muliggør realtidsbehandling af tale- og sprogopgaver, som er afgørende for applikationer som nødsituationer eller realtid kundeservice chatbots.
Samlet set kombinationen af NVIDIA RIVA med DGX Spark giver udviklere til at skabe sofistikerede AI -applikationer med forbedrede tale- og sprogkapaciteter, samtidig med at de giver en fleksibel og kraftfuld platform til modeludvikling og implementering.
Citater:
)
[2] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[3] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
)
[5] https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-i/solutions/data-science/apache-spark-3/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/gpus-for-etl-optimizing-etl-architecture-for-apache-spark-sql-operations/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[8] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/benchmarking/performance-explorer-bruger-guide/latest/use-cases.html