# Deepgram reduz custos de transcrição em 11% a 70% com AWS Trainium2

> Ao portar o modelo Nova-3 para os chips Trainium2 da AWS, a Deepgram processa mais áudio por dólar em tarefas em lote.

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

A Deepgram migrou seu modelo de conversão de fala em texto Nova-3 para os chips AWS Trainium2. A versão portada executa oito réplicas do modelo em uma única instância trn2.3xlarge. Em tarefas offline em lote, como análises de centrais de atendimento, a Deepgram mediu um aumento de 11% a 70% na quantidade de áudio processado por dólar em comparação com suas opções de computação anteriores. O trabalho envolveu o uso do TorchNeuron para PyTorch, a substituição de camadas por kernels personalizados e a criação de um runtime em Rust para evitar a sobrecarga do Python.

## Os fatos

- A configuração da Deepgram com Trainium2 processou de 11% a 70% mais áudio por dólar.
- Oito réplicas do Nova-3 são executadas em uma única instância EC2 trn2.3xlarge.

## Por que importa

Clientes que usam a API da Deepgram podem esperar custos menores de transcrição em tarefas em lote de grande escala.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-10-19