Объединение NVIDIA RIVA с DGX Spark может значительно улучшить различные варианты использования, связанные с ИИ, особенно те, которые включают в себя обработку речи и языка, а также разработку и развертывание модели ИИ. Вот некоторые конкретные сценарии, в которых эта комбинация может принести существенные преимущества:
Речь и языковая обработка
Nvidia Riva-это комплект разработки программного обеспечения (SDK), разработанный для создания разговорных приложений ИИ, включая распознавание речи, синтез текста в речь и обработку естественного языка. В сочетании с DGX Spark разработчики могут использовать мощные вычислительные возможности искусственного интеллекта DGX Spark для ускорения обучения и тонкой настройки моделей Riva. Это особенно полезно для приложений, требующих обработки речи в реальном времени или сложного понимания языка, таких как:
- Виртуальные помощники: интегрируя Riva с DGX Spark, разработчики могут создавать более сложных виртуальных помощников, способных понимать и реагировать на сложные голосовые команды более точно и быстро.
- Системы распознавания речи: комбинация может повысить точность и скорость систем распознавания речи, используемых в центрах вызовов, голосовых устройствах или службах транскрипции.
- Перевод языка: Модели могут быть разработаны улучшенные языковые модели для улучшения услуг по переводу в реальном времени, что делает их более точными и эффективными.
Разработка и развертывание модели ИИ
DGX Spark предоставляет компактную, но мощную платформу для разработки и тестирования моделей искусственного интеллекта локально, прежде чем развернуть их в облачных или краевых средах. В сочетании с NVIDIA RIVA эта настройка позволяет разработчикам:
- Быстрый прототип моделей ИИ: разработчики могут быстро прототип и тестировать модели ИИ на DGX Spark, используя Riva для компонентов речи и языка. Это ускоряет цикл разработки и обеспечивает более эффективную итерацию.
-Модели тонкой настройки локально: способность локально настраивать модели на DGX Spark снижает необходимость в облачных ресурсах на этапе разработки, экономия затрат и повышение конфиденциальности для конфиденциальных данных.
- Беспланное развертывание: после разработки и протестирования моделей их можно легко развернуть в облаке NVIDIA DGX или других ускоренных средах, обеспечивая постоянную производительность на разных платформах.
Edge Computing and Cipacity
Для приложений, требующих конфиденциальности данных или низкой задержки, например, в здравоохранении или финансах, комбинация Riva и DGX Spark дает значительные преимущества:
- Частные рабочие нагрузки искусственного интеллекта: Обработка конфиденциальных данных локально на DGX Spark, организации могут поддерживать конфиденциальность данных, в то же время получая выгоду от расширенных возможностей ИИ, предоставляемых Riva.
-Обработка в реальном времени: высокая производительность DGX Spark позволяет в реальном времени обрабатывать задачи речевых и языковых задач, что имеет решающее значение для таких приложений, как системы реагирования на чрезвычайные ситуации или чат-боты обслуживания клиентов в реальном времени.
В целом, объединение Nvidia Riva с DGX Spark дает возможность разработчикам создавать сложные приложения ИИ с расширенными речевыми и языковыми возможностями, а также обеспечивает гибкую и мощную платформу для разработки и развертывания моделей.
Цитаты:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.youtube.com/watch?v=KrBH0VON-2A
[3] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[4] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gh200-superchip-delivers-breakthrough-energy-efficinity-and-consolidation-for-apache-park/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/solutions/data-science/apache-park-3/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/gpus-for-etl-optimizing-etl-architecture-for-apache-park-sql-operations/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=CSIHXRI1JT4
[8] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/benchmarking/performance-explorer-user-guide/latest/use-cases.html