# Deepgram senkt Sprachtranskriptionskosten mit AWS Trainium2 um 11–70 %

> Deepgram hat sein Nova‑3-Modell auf AWS-Trainium2-Chips portiert und verarbeitet damit bei Batch-Aufträgen mehr Audio pro Dollar.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/de/deepgram-cuts-speech-to-text-costs-11-70-with-aws-trainium2

Deepgram hat sein Sprachtranskriptionsmodell Nova‑3 auf AWS-Trainium2-Chips portiert. Auf einer einzelnen trn2.3xlarge-Instanz laufen acht Modellreplikate. Bei Offline-Batch-Aufträgen wie der Analyse von Contact-Center-Daten verarbeitete Deepgram pro Dollar 11–70 % mehr Audio als mit den zuvor genutzten Rechenoptionen. Dafür kam TorchNeuron für PyTorch zum Einsatz; außerdem wurden Layer durch benutzerdefinierte Kernel ersetzt und eine Rust-Laufzeitumgebung entwickelt, um den Python-Overhead zu vermeiden.

## Die Fakten

- Deepgrams Trainium2-Konfiguration verarbeitete pro Dollar 11–70 % mehr Audio.
- Auf einer einzelnen EC2-Instanz vom Typ trn2.3xlarge laufen acht Nova‑3-Replikate.

## Warum es wichtig ist

Kunden, die die API von Deepgram nutzen, können bei umfangreichen Batch-Aufträgen mit niedrigeren Transkriptionskosten rechnen.

## Quellen und Referenzen

1. [How Deepgram optimized voice AI at scale with AWS Trainium](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-deepgram-optimized-voice-ai-at-scale-with-aws-trainium/) – AWS, 2026-10-19

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-19