Accelera l'intero flusso di lavoro, dal riconoscimento vocale automatico alla comprensione del linguaggio naturale e l'output Text-to-Speech.
I servizi basati su IA in voce, linguaggio e visione offrono un percorso rivoluzionario per conversazioni naturali personalizzate, ma devono soddisfare requisiti rigorosi in termini di accuratezza e latenza per consentire un'interattività in tempo reale. Con la piattaforma IA conversazionale di NVIDIA, gli sviluppatori possono creare e distribuire rapidamente servizi IA all'avanguardia per alimentare le applicazioni in una singola architettura unificata, fornendo sistemi ad altissima precisione e a bassa latenza senza necessità di ingenti investimenti anticipati.
Sfrutta i modelli di IA conversazionale dell'NGC™ addestrati per oltre 100.000 ore su sistemi NVIDIA DGX™ systems.
Combina facilmente voce, linguaggio e visione in una singola pipeline per creare competenze interattive simili a quelle umane.
Distribuisci modelli ottimizzati nel cloud, nel data center e sui dispositivi periferici con un solo comando.
Accelera a livello di progetto ed esegui inferenze dei modelli con una latenza limite ben al di sotto dei 300 millisecondi (ms).
Esegui flussi di lavoro di IA conversazionale completi con riconoscimento vocale automatico (ASR) per la trascrizione audio, comprensione del linguaggio naturale (NLU) e Text-to-Speech (TTS) con limite di latenza sotto i 300 ms per le interazioni in tempo reale, liberando spazio per aumentare la complessità del progetto senza sacrificare l'esperienza utente.
Le GPU NVIDIA A100 Tensor Core offrono prestazioni da record nel benchmark MLPerf Training v0.7, con un clock di 6,53 ore per acceleratore per BERT su WikiText e 0,83 minuti in scala.
Le aziende possono accelerare i tempi di sviluppo di 10 volte utilizzando modelli pre-addestrati NVIDIA di qualità professionale e il Transfer Learning Toolkit. I ricercatori possono utilizzare NeMo per sperimentare rapidamente.
Accelera i tempi per arrivare alla soluzione, grazie a potenti modelli di linguaggio addestrati con miliardi di parametri, ottenendo velocità e scalabilità senza pari.
Distribuisci servizi IA conversazionali ottimizzati per le massime prestazioni nel cloud, nel data center e sui sistemi periferici.
Abilita la conversazione in tempo reale evitando la latenza di rete, elaborando elevati volumi di dati vocali e linguistici sui dispositivi periferici.
NVIDIA DGX™ A100 include otto GPU NVIDIA A100 Tensor Core, l'acceleratore per data center più avanzato mai realizzato. La precisione Tensor Float 32 (TF32) garantisce un miglioramento delle prestazioni di IA di 20 volte rispetto alle generazioni precedenti, senza alcuna modifica del codice, oltre a un ulteriore raddoppiamento delle prestazioni grazie alla densità strutturale su modelli NLP comuni. NVIDIA® NVLink® di terza generazione, NVIDIA NVSwitch™ di seconda generazione e NVIDIA Mellanox® InfiniBand abilitano connessioni a larghezza di banda ultra elevata e bassa latenza tra tutte le GPU. Questo permette a più sistemi DGX A100 di eseguire il training di modelli di miliardi di parametri su larga scala per fornire una precisione all'avanguardia. E con NVIDIA NeMo™, un toolkit open-source, gli sviluppatori possono creare, addestrare e perfezionare modelli di IA conversazionale accelerati da DGX con poche righe di codice.
NVIDIA EGX™ Platform abilita la conversazione in tempo reale, evitando la latenza di rete, elaborando elevati volumi di dati vocali e linguistici sui dispositivi periferici. Con NVIDIA TensorRT™, gli sviluppatori possono ottimizzare i modelli di inferenza e offrire applicazioni di IA conversazionale con bassa latenza e throughput elevato. Con NVIDIA Triton™ Inference Server, i modelli possono essere distribuiti in produzione. TensorRT e Triton Inference Server funzionano con NVIDIA Jarvis, un framework applicativo per l'IA conversazionale, per la creazione e la distribuzione di pipeline multimodali complete e accelerate da GPU su EGX. Al livello sottostante, Jarvis applica TensorRT, configura Triton Inference Server ed espone i servizi tramite un'API standard, distribuendo con un singolo comando tramite i grafici Helm su un cluster Kubernetes.
Gli algoritmi classici di speech-to-text si sono evoluti, rendendo ora possibile la trascrizione di riunioni, conferenze e conversazioni sociali, individuando simultaneamente i parlanti e etichettando il loro contributo. NVIDIA Jarvis permette la fusione di dati di visione e audio acquisiti da più sensori in un singolo flusso di informazioni utilizzate per i componenti di trascrizione avanzata, come il "visual diarization" necessario per differenziare più voci in tempo reale.
Gli assistenti virtuali possono interagire con i clienti in modo quasi umano, alimentando le interazioni nei centri di contatto, negli altoparlanti intelligenti e negli assistenti intelligenti in auto. I servizi basati su IA come il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio, la sintesi vocale e il vocoding non riescono da soli a supportare un sistema del genere, perché mancano dei componenti chiave come il tracciamento del dialogo. Jarvis integra questi servizi essenziali con componenti facili da usare che possono essere estesi per qualsiasi applicazione.
Accelerare i flussi di lavoro vocali, visivi e linguistici con GPU per soddisfare i requisiti di livello aziendale.
Le più diffuse librerie IA conversazionali alla base dei modelli di deep learning accelerati da GPU più all'avanguardia
Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, la piattaforma di Cureai consente ai pazienti di condividere le loro condizioni con i medici, accedere alle proprie cartelle cliniche e aiutare i fornitori a estrarre dati dalle conversazioni mediche per basare le cure su dati accurati.
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