# Deepgram, AWS Trainium2로 음성 텍스트 변환 비용 11~70% 절감

> Nova-3 모델을 AWS Trainium2 칩으로 옮겨 배치 작업에서 달러당 처리하는 오디오 양을 늘렸습니다.

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

Deepgram은 음성 텍스트 변환 모델 Nova-3를 AWS Trainium2 칩으로 옮겼습니다. 이식한 모델은 trn2.3xlarge 인스턴스 하나에서 8개 복제본을 실행합니다. 콜센터 분석과 같은 오프라인 배치 작업에서 Deepgram은 이전 컴퓨팅 옵션보다 달러당 오디오 처리량이 11~70% 늘었다고 측정했습니다. 이번 작업에는 PyTorch용 TorchNeuron 사용, 맞춤형 커널로 레이어 교체, Python 오버헤드를 줄이기 위한 Rust 런타임 구축이 포함됐습니다.

## 팩트

- Deepgram의 Trainium2 구성은 달러당 오디오 처리량을 11~70% 늘렸습니다.
- Nova-3 복제본 8개가 trn2.3xlarge EC2 인스턴스 하나에서 실행됩니다.

## 왜 중요한가

Deepgram API를 사용하는 고객은 대규모 배치 작업에서 음성 텍스트 변환 비용이 낮아지는 효과를 기대할 수 있습니다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-10-19