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English(EN) Reduce ASR inference costs by 75% with NVIDIA MPS on Amazon EC2

AWS、NVIDIA 和 Heidi Health 将 ASR 推理成本降低 75%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

AWS、NVIDIA 和 Heidi Health 合作，在 Amazon EC2 实例上将自动语音识别 (ASR) 推理成本降低了 75%。通过实施 NVIDIA MPS 和 NVIDIA Triton 推理服务器，他们实现了所需 GPU 实例数量的 75% 的降低，从 16 个减少到 4 个，同时保持了亚秒级延迟。这种优化解决了 ASR 中每个请求的 GPU 利用率低的问题，而传统的 CUDA 时间切片会导致大量硬件容量闲置。 AI

影响 优化 ASR 的推理成本，可能降低依赖语音识别的 AI 服务的运营费用。

排序理由 本文描述了使用现有硬件和软件降低成本的技术优化，而不是新产品发布或前沿模型。

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AWS、NVIDIA 和 Heidi Health 将 ASR 推理成本降低 75%

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Iman Abbasnejad ·

    使用 Amazon EC2 上的 NVIDIA MPS 将 ASR 推理成本降低 75%

    Serving automatic speech recognition (ASR) models at scale is costly when each request uses only a fraction of a GPU. Learn how NVIDIA CUDA Multi-Process Service (MPS) with NVIDIA Triton Inference Server on Amazon EC2 GPU instances cuts GPU infrastructure by 75% while holding sub…

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