กรณีการใช้งานเฉพาะที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดจากการรวม Nvidia riva กับ DGX Spark

คำพูดและการประมวลผลภาษา

Nvidia Riva เป็นชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างแอพพลิเคชั่น AI การสนทนารวมถึงการรู้จำเสียงพูดการสังเคราะห์ข้อความเป็นคำพูดและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เมื่อจับคู่กับ DGX Spark นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการคำนวณ AI ที่ทรงพลังของ DGX Spark เพื่อเร่งการฝึกอบรมและการปรับแต่งรุ่น Riva สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลการพูดแบบเรียลไทม์หรือการทำความเข้าใจภาษาที่ซับซ้อนเช่น:

- ผู้ช่วยเสมือน: โดยการรวม Riva เข้ากับ DGX Spark นักพัฒนาสามารถสร้างผู้ช่วยเสมือนที่ซับซ้อนมากขึ้นที่สามารถทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียงที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น
- ระบบการรู้จำเสียงพูด: การรวมกันสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วของระบบการรู้จำเสียงพูดที่ใช้ในศูนย์บริการอุปกรณ์ควบคุมเสียงหรือบริการถอดความ
- การแปลภาษา: โมเดลภาษาที่ปรับปรุงแล้วสามารถพัฒนาขึ้นเพื่อปรับปรุงบริการการแปลแบบเรียลไทม์ทำให้มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

AI การพัฒนาและการปรับใช้แบบจำลอง AI

DGX Spark จัดเตรียมแพลตฟอร์มขนาดกะทัดรัด แต่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ในพื้นที่ก่อนที่จะปรับใช้กับสภาพแวดล้อมคลาวด์หรือขอบ เมื่อรวมกับ Nvidia Riva การตั้งค่านี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถ:

- แบบจำลอง AI ต้นแบบอย่างรวดเร็ว: นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบและทดสอบโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็วบน DGX Spark, ใช้ประโยชน์จากส่วนประกอบการพูดและภาษา สิ่งนี้จะช่วยเร่งวงจรการพัฒนาและช่วยให้การวนซ้ำมีประสิทธิภาพมากขึ้น
-แบบจำลองการปรับแต่งในเครื่อง: ความสามารถในการปรับแต่งโมเดลในพื้นที่บน DGX Spark ช่วยลดความต้องการทรัพยากรคลาวด์ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาประหยัดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงความเป็นส่วนตัวสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- การปรับใช้ที่ไร้รอยต่อ: เมื่อรุ่นได้รับการพัฒนาและทดสอบแล้วพวกเขาสามารถนำไปใช้กับคลาวด์ Nvidia DGX หรือสภาพแวดล้อมเร่งความเร็วอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่สอดคล้องกันในแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน

การคำนวณและความเป็นส่วนตัว

สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูลหรือเวลาแฝงต่ำเช่นในการดูแลสุขภาพหรือการเงินการรวมกันของ Riva และ DGX Spark มีข้อได้เปรียบที่สำคัญ:

- เวิร์กโหลด AI ส่วนตัว: โดยการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในพื้นที่บน DGX Spark องค์กรสามารถรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในขณะที่ยังคงได้รับประโยชน์จากความสามารถของ AI ขั้นสูงที่จัดทำโดย Riva
-การประมวลผลแบบเรียลไทม์: ประสิทธิภาพสูงของ DGX Spark ช่วยให้สามารถประมวลผลงานการพูดและภาษาแบบเรียลไทม์ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันเช่นระบบตอบสนองฉุกเฉินหรือแชทบริการลูกค้าแบบเรียลไทม์

โดยรวมแล้วการรวม Nvidia Riva เข้ากับ DGX Spark ช่วยให้นักพัฒนาพัฒนาเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนด้วยความสามารถในการพูดและภาษาที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ยังให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและทรงพลังสำหรับการพัฒนาแบบจำลองและการปรับใช้

การอ้างอิง:
[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-spark/
[4] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gh200-superchip-delivers-breakthrough-energy-eficiency-eficience-and-node-consolidation-for-apache-spark/
[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-cloud/benchmarking/performance-explorer-user-guide/latest/use-cases.html