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Neue Infrastruktur für schnellere KI-Übersetzungen DeepL beschleunigt Übersetzung mit Nvidia DGX SuperPOD

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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DeepL setzt als erstes europäisches Unternehmen auf den Nvidia DGX-SuperPOD mit DGX-GB200-Systemen und reduziert die Übersetzungszeit des Internets von 194 auf 18,5 Tage. Die neue Infrastruktur ermögliche leistungsstarke generative KI-Modelle und soll die Qualität sowie Geschwindigkeit der Sprachübersetzungen deutlich steigern.

DeepL nutzt NVIDIA DGX SuperPOD, um Übersetzungen zu beschleunigen und generative KI-Funktionen für bessere Sprachübersetzungen zu ermöglichen.(Bild: NVIDIA)
DeepL nutzt NVIDIA DGX SuperPOD, um Übersetzungen zu beschleunigen und generative KI-Funktionen für bessere Sprachübersetzungen zu ermöglichen.
(Bild: NVIDIA)

DeepL implementiert einen Nvidia-DGX-SuperPOD mit DGX-GB200-Systemen. Betrieben im EcoDataCenter in Schweden, verspricht die Infrastruktur eine massive Steigerung der Rechenkapazität. Nach eigenen Angaben könnte DeepL damit das gesamte Internet in knapp 18,5 Tagen übersetzen – bisher dauerte das wohl rund 194 Tage. Damit solle die Plattform auch in der Lage sein, komplexe KI-Modelle schneller zu trainieren und anzuwenden.

Der DGX-SuperPOD zeichne sich durch sein flüssigkeitsgekühltes Rack-Scale-Design aus, das Tausende von GPUs miteinander vernetze. Dies erlaube DeepL, komplexe KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben, die für fortgeschrittene generative Funktionen notwendig seien. Laut DeepL überträfe dieser Cluster den bisherigen Spitzenrechner „DeepL Mercury“ deutlich. Die erhöhte Rechenkapazität soll nicht nur Geschwindigkeit, sondern auch die Qualität und Nuancierung der Übersetzungen verbessern.

Die neuen Systeme erlauben wohl eine drastische Verkürzung von Übersetzungszeiten: So reduziere sich die Übersetzung des Oxford English Dictionary von 39 auf 2 Sekunden. Das längste Buch der Welt, Marcel Prousts „Auf der Suche nach der verlorenen Zeit“, werde in 0,09 Sekunden statt 0,95 Sekunden übersetzt. Insgesamt steigere der SuperPOD die Textausgabe um den Faktor 30 im Vergleich zur vorherigen Infrastruktur.

Kurzfristig will DeepL die Nutzererfahrung durch schnellere, präzisere Übersetzungen und neue generative Funktionen bereichern. Langfristig plane das Unternehmen, multimodale Modelle zum Standard zu machen, die etwa Bild-, Audio- und Textdaten kombinieren sollen. Dies soll eine stärkere Personalisierung und individuellere Übersetzungslösungen ermöglichen.

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