Łączenie NVIDIA RIVA z DGX Spark może znacznie zwiększyć różne przypadki użycia związane z AI, szczególnie te obejmujące przetwarzanie mowy i języka, a także opracowywanie i wdrażanie modeli AI. Oto kilka szczegółowych scenariuszy, w których ta kombinacja może zapewnić znaczne korzyści:
Przetwarzanie mowy i języka
NVIDIA RIVA to zestaw do rozwoju oprogramowania (SDK) zaprojektowany do budowania konwersacyjnych aplikacji AI, w tym rozpoznawania mowy, syntezy tekstu na mowę i przetwarzanie języka naturalnego. W połączeniu z DGX Spark programiści mogą wykorzystać potężne możliwości obliczeniowe AI DGX Spark, aby przyspieszyć szkolenie i dostrajanie modeli RIVA. Jest to szczególnie korzystne dla aplikacji wymagających przetwarzania mowy w czasie rzeczywistym lub złożonego zrozumienia języka, takich jak:
- Wirtualni asystenci: Integrując RIVA z DGX Spark, programiści mogą stworzyć bardziej wyrafinowane wirtualne asystenci zdolne do zrozumienia i reagowania na złożone polecenia głosowe dokładniejsze i szybsze.
- Systemy rozpoznawania mowy: Kombinacja może poprawić dokładność i szybkość rozpoznawania mowy używanych w centrach telefonicznych, urządzeniach kontrolowanych głosem lub usług transkrypcyjnych.
- Tłumaczenie języka: Można opracować ulepszone modele językowe w celu ulepszenia usług tłumaczeń w czasie rzeczywistym, czyniąc je bardziej dokładnymi i wydajnymi.
AI Opracowanie i wdrażanie modelu
DGX Spark zapewnia kompaktową, ale potężną platformę do opracowywania i testowania modeli AI lokalnie przed wdrażaniem ich w środowiskach chmurowych lub krawędzi. W połączeniu z Nvidia Riva ta konfiguracja pozwala programistom na:
- Szybko prototypowe modele AI: programiści mogą szybko prototypować i testować modele AI na DGX Spark, wykorzystując RIVA dla komponentów mowy i języka. To przyspiesza cykl rozwoju i pozwala na bardziej wydajną iteracji.
-Lokalnie modele dostosowań: Możliwość dostrojenia modeli lokalnie na DGX Spark zmniejsza potrzebę zasobów chmur podczas fazy rozwoju, oszczędzając koszty i poprawiając prywatność poufnych danych.
- Bezproblemowe wdrożenie: Po opracowaniu i przetestowaniu modeli można je łatwo wdrożyć w Nvidia DGX Cloud lub innych środowiskach przyspieszonych, zapewniając spójną wydajność na różnych platformach.
Edge Computing and Prywatność
W przypadku aplikacji wymagających prywatności danych lub niskiego opóźnienia, takich jak opieka zdrowotna lub finanse, połączenie RIVA i DGX Spark oferuje znaczące zalety:
- Prywatne obciążenia AI: Przetwarzając poufne dane lokalnie na DGX Spark, organizacje mogą zachować prywatność danych, jednocześnie korzystając z zaawansowanych możliwości AI dostarczanych przez RIVA.
-Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Wysoka wydajność DGX Spark umożliwia przetwarzanie zadań mowy i językowej w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla aplikacji takich jak systemy reagowania awaryjnego lub chatboty obsługi klienta w czasie rzeczywistym.
Ogólnie rzecz biorąc, połączenie NVIDIA Riva z DGX Spark programia programistów do tworzenia wyrafinowanych aplikacji AI o ulepszonych możliwościach mowy i języka, jednocześnie zapewniając elastyczną i potężną platformę do tworzenia i wdrażania modeli.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[3] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[4] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gh200-superchip-delivers-breakthrough-energy-efficien-and-node-consolidation-for-apache-park/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/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-vloud/benchmarking/performance-explorer-user-guide/latest/use-cases.html