Deepgram、AWS Trainiumで音声AIを大規模に最適化

AWS の機械学習ブログが、Deepgram が AWS Trainium を使って音声 AI を大規模に最適化した方法を紹介した。

入手できているのは見出しのみで、対象となったモデル、最適化の手法、処理速度やコストの改善幅は確認できていない。Trainium は AWS が自社で開発した AI 向けのチップで、名称からは主に学習用途を想定したものとされる。音声 AI は、音声の文字起こしや音声の生成などを大量かつ低い遅延で処理する必要があり、計算基盤のコストと性能が事業の採算に直結しやすい分野である。

AI の計算基盤は GPU が中心だが、クラウド事業者は自社チップの採用事例を増やすことで、顧客にとっての選択肢を広げようとしている。今回の事例は、音声 AI のように処理量の多い用途で、専用チップへの移行がどこまで現実的かを示す一例とみられる。ただし、事例はチップを提供する AWS 自身の発信である点には留意が必要だ。