Združevanje NVIDIA RIVA z DGX Spark lahko znatno izboljša različne primere uporabe, povezane z AI, zlasti tiste, ki vključujejo obdelavo govora in jezika, pa tudi razvoj in razvoj modela AI. Tu je nekaj posebnih scenarijev, kjer lahko ta kombinacija prinese znatne koristi:
Govorna in jezikovna obdelava
Nvidia Riva je komplet za razvoj programske opreme (SDK), zasnovan za izgradnjo pogovorov AI aplikacij, vključno s prepoznavanjem govora, sintezo besedila in govora in obdelavo naravnega jezika. Če so v paru z DGX Spark, lahko razvijalci izkoristijo zmogljive AI računalniške zmogljivosti DGX Spark, da pospešijo trening in natančno nastavitev modelov Riva. To je še posebej koristno za aplikacije, ki zahtevajo obdelavo govora v realnem času ali zapleteno razumevanje jezika, na primer:
- Navidezni pomočniki: Z vključevanjem RIVA z DGX Spark lahko razvijalci ustvarijo bolj izpopolnjene virtualne pomočnike, ki so sposobni razumeti in se odzivati na zapletene glasovne ukaze natančneje in hitro.
- Sistemi za prepoznavanje govora: Kombinacija lahko izboljša natančnost in hitrost sistemov za prepoznavanje govora, ki se uporabljajo v klicnih centrih, glasno nadzorovanih napravah ali storitvah transkripcije.
- Jezikovni prevod: Za izboljšanje prevajalskih storitev v realnem času je mogoče razviti izboljšane jezikovne modele, zaradi česar so natančnejši in učinkovitejši.
AI razvoj in uvajanje modela
DGX Spark ponuja kompaktno, a zmogljivo platformo za razvoj in testiranje modelov AI lokalno, preden jih namesti v oblačna ali robna okolja. V kombinaciji z Nvidia Riva ta nastavitev omogoča razvijalcem:
- Hitro prototipni modeli AI: Razvijalci lahko hitro prototipirajo in preizkušajo modele AI na DGX Spark, pri čemer uporabijo RIVA za govorne in jezikovne komponente. To pospešuje razvojni cikel in omogoča učinkovitejšo iteracijo.
-Modeli natančno prilagoditve lokalno: možnost natančno prilagoditve modelov na lokalno na DGX Spark zmanjšuje potrebo po oblačnih virih med razvojno fazo, prihrani stroške in izboljšuje zasebnost za občutljive podatke.
- Brezhibna uvajanja: Ko se modeli razvijajo in preizkušajo, jih je mogoče enostavno namestiti v oblak NVIDIA DGX ali drugo pospešeno okolje, s čimer zagotavljajo dosledne zmogljivosti na različnih platformah.
Edge Računalnik in zasebnost
Za aplikacije, ki zahtevajo zasebnost podatkov ali nizke zamude, na primer v zdravstvu ali financah, kombinacija RIVA in DGX Spark ponuja pomembne prednosti:
- Zasebne delovne obremenitve AI: Z obdelavo občutljivih podatkov lokalno na DGX Spark lahko organizacije ohranijo zasebnost podatkov, hkrati pa še vedno izkoristijo napredne zmogljivosti AI, ki jih zagotavlja RIVA.
-Obdelava v realnem času: Visoka zmogljivost DGX Spark omogoča obdelavo govora in jezikovnih nalog v realnem času, kar je ključnega pomena za aplikacije, kot so sistemi za odzivanje v sili ali klepetalniki za pomoč strankam v realnem času.
Na splošno je združevanje Nvidia Riva z razvijalci DGX Spark Emovings za ustvarjanje izpopolnjenih aplikacij AI z izboljšanimi govornimi in jezikovnimi zmogljivostmi, hkrati pa zagotavlja prilagodljivo in močno platformo za razvoj in uvajanje modela.
Navedbe:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-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-effice-and-node-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-coloud/Benchmarking/performance-explorer-user-guide/latest/use-cases.html