Accélérez l’intégralité de votre pipeline, de la reconnaissance des voix à la compréhension du langage en passant par la synthèse vocale
Les nouveaux services informatiques tirant profit de l’IA pour la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage constituent une approche résolument novatrice pour générer des conversations naturelles et personnalisées. Ils doivent cependant répondre à des exigences très strictes en matière de précision et de latence pour proposer des interactions optimales en temps réel. Grâce au kit de développement de NVIDIA pour l’IA conversationnelle, les développeurs peuvent désormais configurer et déployer plus rapidement des services multimodaux d’IA à la pointe de la technologie pour mettre en œuvre des applications au sein d’une architecture unifiée, ce qui permet de fournir des systèmes à haute précision et à faible latence avec un investissement initial limité.
Utilisez NVIDIA NGC™ pour exploiter des modèles d’IA conversationnelle ayant été entraînés pendant plus de 100 000 heures avec des jeux de données ouverts et propriétaires sur les systèmes NVIDIA DGX™.
Personnalisez les compétences vocales, linguistiques et visuelles sur votre domaine à l’aide du kit d’outils de NVIDIA pour l’apprentissage par transfert.
Déployez des modèles optimisés dans le Cloud, sur Data Center et à l’Edge avec une seule commande.
Accélérez vos applications à l’échelle du pipeline et exécutez des inférences avec une latence inférieure à 300 millisecondes (ms).
Qu’il s’agisse de reconnaissance vocale pour la transcription audio, de compréhension du langage naturel ou de synthèse vocale, vous pouvez désormais exécuter des pipelines d’IA conversationnelle dans leur intégralité avec une latence inférieure à 300 millisecondes (ms) et des interactions en temps réel, ce qui permet d’enrichir la complexité du pipeline sans compromettre l’expérience utilisateur.
Le GPU NVIDIA A100 Tensor Core a enregistré des records de performance sans précédent dans le benchmark MLPerf Training v0.7, avec un rendement de 6,53 heures par accélérateur pour BERT sur WikiText et une mise à l’échelle des performances en seulement 0,83 minute.
Réduisez jusqu’à 10 fois les délais de développement grâce à des modèles de production pré-entraînés et au TAO Toolkit.
Accélérez votre productivité en entraînant, avec une vitesse sans précédent et une évolutivité incomparable, des modèles de langage complexes incluant des milliards de paramètres.
Déployez des services d’IA conversationnelle optimisés pour fournir un maximum de performances dans le Cloud, sur Data Center et à l’Edge.
Mettez en œuvre des systèmes avancés de conversation en temps réel tout en minimisant la latence du réseau en traitant d’importants volumes de données vocales et linguistiques sur les systèmes Edge.
Équipé d’un total de huit GPU NVIDIA A100 Tensor Core, NVIDIA DGX™ A100 est l’accélérateur pour Data Center le plus avancé jamais conçu. Par rapport aux produits de génération précédente, il offre des performances de calcul TF32 jusqu’à 20 fois élevées dans les applications d’IA (sans le moindre changement de code) et un gain de performance doublé avec les principaux modèles de traitement automatique du langage naturel grâce à une prise en charge efficace de la dispersion structurelle. Les technologies NVIDIA® NVLink® de troisième génération, NVIDIA NVSwitch™ de seconde génération et NVIDIA Mellanox® InfiniBand permettent des connexions à bande passante ultra-élevée et à faible latence entre tous les GPU. Cette avancée technologique permet à de multiples systèmes DGX A100 d’entraîner des modèles complexes incluant des milliards de paramètres avec une précision exceptionnelle. Enfin, grâce au kit de développement open-source NVIDIA NeMo™, les développeurs peuvent configurer, entraîner et optimiser des modèles d’IA conversationnelle accélérés par DGX en utilisant seulement quelques lignes de code.
NVIDIA EGX™ Platform facilite le déploiement en temps réel d’applications d’IA conversationnelle tout en réduisant la latence du réseau en traitant d’importants volumes de données vocales et linguistiques sur les systèmes Edge. Grâce à NVIDIA TensorRT™, les développeurs peuvent optimiser leurs modèles pour l’inférence et mettre en œuvre des applications d’IA conversationnelle avec une faible latence et un rendement élevé. Le serveur d’inférence NVIDIA Triton™ simplifie quant à lui le déploiement des modèles en production. TensorRT et le serveur d’inférence Triton fonctionnent avec NVIDIA Riva, un framework d’applications pour l’IA conversationnelle qui permet de concevoir et de déployer des pipelines multimodaux accélérés par GPU de bout en bout sur la plateforme EGX. D’un point de vue technique, Riva assure un fonctionnement optimal de TensorRT, configure le serveur d’inférence Triton et active les services via une API standard, dont le déploiement est permis par une seule ligne de commande avec des graphiques Helm sur un cluster Kubernetes.
Les algorithmes traditionnels de synthèse vocale ont largement évolué, permettant aujourd’hui une transcription efficace des réunions, des conférences et des conversations sociales tout en identifiant les intervenants et leurs contributions respectives de manière simultanée. NVIDIA Riva permet de fusionner les données multi-capteurs de vision et de rendu audio au sein d’un seul flux d’informations avec des composants de transcription avancés, dans des champs d’application tels que la journalisation visuelle pour différencier des voix multiples en temps réel.
Que ce soit dans les centres d’appels ou les cockpits automobiles, ou bien encore avec les systèmes d’enceintes intelligentes, les assistants virtuels peuvent désormais interagir avec les utilisateurs de manière quasi autonome. Les services basés sur l’IA comme la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel, la synthèse vocale ou le vocodage ne peuvent pas prendre en charge eux-mêmes les systèmes avancés d’assistant virtuel, car ils ne possèdent pas certaines capacités fondamentales telles que le suivi des dialogues. Riva complète ces services essentiels avec des composants faciles à utiliser qui peuvent être étendus pour n’importe quelle application.
L’accélération GPU des workflows liés à la parole, à la vision et au langage peut répondre à différentes exigences à l’échelle de toute l’entreprise.
Mettez en œuvre des modèles avancés de Deep Learning accélérés par GPU grâce à des bibliothèques populaires pour l’IA conversationnelle.
Grâce au traitement automatique du langage naturel, la plateforme conçue par Cureai permet aux patients de mieux expliquer leurs symptômes aux médecins et d’accéder à leur propre dossier médical, tout en facilitant l’extraction de données à partir des échanges médicaux afin d’améliorer la qualité des soins.
Obtenez plus d’informations sur Square Assistant, un moteur d'IA conversationnelle exploitant les GPU NVIDIA pour fluidifier la communication entre les petites entreprises et leurs clients.
Découvrez comment les entreprises peuvent mettre en œuvre l’IA conversationnelle et proposer des services optimisés avec un meilleur retour sur investissement.
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