NVIDIA Riva'yı DGX kıvılcımıyla birleştirmek, özellikle konuşma ve dil işlemeyi içeren AI model geliştirme ve dağıtımı içeren çeşitli AI ile ilgili kullanım durumlarını önemli ölçüde artırabilir. İşte bu kombinasyonun önemli faydalar sağlayabileceği bazı belirli senaryolar:
Konuşma ve Dil İşleme
Nvidia Riva, konuşma tanıma, metin-konuşma sentezi ve doğal dil işleme dahil olmak üzere konuşma AI uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış bir Yazılım Geliştirme Kitidir (SDK). DGX Spark ile eşleştirildiğinde, geliştiriciler Riva modellerinin eğitimini ve ince ayarını hızlandırmak için DGX Spark'ın güçlü AI bilgi işlem özelliklerinden yararlanabilir. Bu, özellikle gerçek zamanlı konuşma işlemesi veya karmaşık dil anlayışı gerektiren uygulamalar için faydalıdır, örneğin:
- Sanal Asistanlar: Riva'yı DGX Spark ile entegre ederek, geliştiriciler karmaşık sesli komutları daha doğru ve hızlı bir şekilde anlayabilen ve yanıtlayabilen daha sofistike sanal asistanlar oluşturabilirler.
- Konuşma tanıma sistemleri: Kombinasyon, çağrı merkezlerinde, ses kontrollü cihazlarda veya transkripsiyon hizmetlerinde kullanılan konuşma tanıma sistemlerinin doğruluğunu ve hızını artırabilir.
- Dil Çeviri: Gerçek zamanlı çeviri hizmetlerini geliştirmek için geliştirilmiş dil modelleri geliştirilebilir, bu da onları daha doğru ve verimli hale getirir.
AI Model Geliştirme ve Dağıtım
DGX Spark, AI modellerini bulut veya kenar ortamlarına dağıtmadan önce yerel olarak geliştirmek ve test etmek için kompakt ama güçlü bir platform sağlar. Nvidia Riva ile birleştirildiğinde, bu kurulum geliştiricilerin şunları yapmasına izin verir:
- Hızla prototip AI modelleri: Geliştiriciler, AI modellerini DGX Spark üzerinde hızlı bir şekilde prototipleyebilir ve test edebilir ve Riva'yı konuşma ve dil bileşenleri için kullanabilir. Bu, geliştirme döngüsünü hızlandırır ve daha verimli yinelemeye izin verir.
-Yerel olarak ince ayar modelleri: Modelleri DGX Spark üzerinde yerel olarak ince ayarlama yeteneği, geliştirme aşamasında bulut kaynaklarına olan ihtiyacı azaltır, maliyet tasarrufu ve hassas veriler için gizliliği iyileştirir.
- Kesintisiz dağıtım: Modeller geliştirilip test edildikten sonra, NVIDIA DGX bulutuna veya diğer hızlandırılmış ortamlara kolayca dağıtılabilir ve bu da farklı platformlarda tutarlı performans sağlar.
Edge bilgi işlem ve gizlilik
Veri gizliliği veya sağlık veya finans gibi düşük gecikme gerektiren uygulamalar için, RIVA ve DGX Spark kombinasyonu önemli avantajlar sunar:
- Özel AI iş yükleri: DGX Spark üzerinde yerel olarak hassas verileri işleyerek kuruluşlar, Riva tarafından sağlanan gelişmiş AI yeteneklerinden yararlanırken veri gizliliğini koruyabilir.
-Gerçek zamanlı işleme: DGX Spark'ın yüksek performansı, acil müdahale sistemleri veya gerçek zamanlı müşteri hizmetleri sohbet botları gibi uygulamalar için çok önemli olan konuşma ve dil görevlerinin gerçek zamanlı işlenmesini sağlar.
Genel olarak, Nvidia Riva'yı DGX Spark ile birleştirmek, geliştiricilere gelişmiş konuşma ve dil yetenekleriyle gelişmiş AI uygulamaları oluşturmalarını sağlarken, model geliştirme ve dağıtım için esnek ve güçlü bir platform sağlar.
Alıntılar:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[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-divers-breakthrough-energy-fictivenct-and-node-nonsolidation-for-apache-spark/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/deep-rearning-ai/solutions/data-science/apache spark-3/
[6] https://deceloper.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