# Deepgram ने AWS Trainium2 से स्पीच-टू-टेक्स्ट लागत 11–70% घटाई

> Nova‑3 मॉडल को AWS के Trainium2 चिप्स पर पोर्ट करके Deepgram बैच जॉब में हर डॉलर में अधिक ऑडियो प्रोसेस कर रहा है।

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

Deepgram ने अपना Nova‑3 स्पीच-टू-टेक्स्ट मॉडल AWS Trainium2 चिप्स पर पोर्ट किया। इस पोर्ट से एक trn2.3xlarge इंस्टेंस पर मॉडल की आठ प्रतियां चलती हैं। कॉन्टैक्ट-सेंटर एनालिटिक्स जैसे ऑफलाइन बैच जॉब में Deepgram ने अपने पिछले कंप्यूट विकल्पों की तुलना में प्रति डॉलर 11–70% अधिक ऑडियो प्रोसेस किया। इस काम में PyTorch के लिए TorchNeuron का इस्तेमाल, कुछ लेयर्स को कस्टम कर्नेल से बदलना और Python का अतिरिक्त ओवरहेड हटाने के लिए Rust रनटाइम बनाना शामिल था।

## तथ्य

- Deepgram के Trainium2 सेटअप ने प्रति डॉलर 11–70% अधिक ऑडियो प्रोसेस किया।
- एक trn2.3xlarge EC2 इंस्टेंस पर Nova‑3 की आठ प्रतियां चलती हैं।

## यह क्यों मायने रखता है

Deepgram की API इस्तेमाल करने वाले ग्राहक बड़े पैमाने के बैच वर्कलोड में ट्रांसक्रिप्शन की कम लागत की उम्मीद कर सकते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

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

अंतिम अपडेट: 2026-10-19