# Deepgram、AWS Trainium2で音声文字起こしコストを11～70％削減

> Nova-3をAWSのTrainium2チップに移植し、バッチ処理で1ドルあたりに処理できる音声量を増やした。

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

Deepgramは、音声文字起こしモデルNova-3をAWS Trainium2チップに移植した。1台のtrn2.3xlargeインスタンスで、モデルのレプリカを8つ稼働させている。コンタクトセンター分析などのオフラインのバッチ処理では、従来のコンピューティング環境と比べ、1ドルあたりに処理できる音声量が11～70％増えたという。移植では、PyTorch向けのTorchNeuronを使用し、レイヤーの一部をカスタムカーネルに置き換えたほか、Pythonのオーバーヘッドを避けるためにRustランタイムを構築した。

## 事実

- DeepgramのTrainium2環境では、1ドルあたりに処理できる音声量が11～70％増えた。
- 1台のtrn2.3xlarge EC2インスタンスで、Nova-3のレプリカを8つ稼働させている。

## なぜ重要か

DeepgramのAPIを利用する顧客は、大規模なバッチ処理で文字起こしコストを抑えられる。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-19