# Deepgram verlaagt kosten voor spraakherkenning met AWS Trainium2

> Door zijn Nova‑3-model over te zetten naar AWS Trainium2-chips verwerkt Deepgram bij batchtaken meer audio per dollar.

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

Deepgram heeft zijn spraakherkenningsmodel Nova‑3 overgezet naar AWS Trainium2-chips. De overgezette versie draait acht modelreplica’s op één trn2.3xlarge-instantie. Bij offline batchtaken, zoals analyses van contactcenters, verwerkte Deepgram 11–70 % meer audio per dollar dan met zijn eerdere rekenoplossingen. Daarvoor gebruikte het bedrijf TorchNeuron voor PyTorch, verving het lagen door aangepaste kernels en bouwde het een runtime in Rust om de overhead van Python te vermijden.

## De feiten

- De Trainium2-configuratie van Deepgram verwerkte 11–70 % meer audio per dollar.
- Op één EC2-instantie van het type trn2.3xlarge draaien acht Nova‑3-replica’s.

## Waarom het ertoe doet

Klanten die de API van Deepgram gebruiken, kunnen rekenen op lagere transcriptiekosten bij batchtaken op grote schaal.

## Bronnen en referenties

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

Laatst bijgewerkt: 2026-10-19