GPU 技术的进步通过加速计算并支持更复杂的模型，显著提高了语音识别系统的性能和能力。 现代 GPU 擅长并行处理，这对于训练和运行神经网络至关重要，这些神经网络用于音频处理等任务。 例如，卷积神经网络 (CNN) 或 transformer 等架构处理音频频谱图或序列数据，依赖于 GPU 可以有效处理的矩阵运算。 Nvidia 的 A100 或 H100 GPU 拥有数千个内核和针对 AI 工作负载优化的 Tensor Core，可以在数小时内而不是数天内训练 Wav2Vec 或 Whisper 等语音模型。 这种速度使开发人员可以更快地迭代、尝试更大的数据集并优化超参数，而无需过多的等待时间。
GPU 还通过减少推理期间的延迟来增强实时语音识别。 虚拟助手（例如 Alexa、Siri）或实时转录服务等应用程序需要立即处理音频流。 GPU 通过跨音频数据帧并行计算来加速推理。 例如，TensorRT 或 ONNX Runtime 等框架优化了语音模型，使其可以在 GPU 上高效运行，即使对于大型模型也能实现低延迟预测。 开发人员可以部署像 Jasper 或 RNN-T 这样的模型的 GPU 优化版本，以亚秒级的延迟转录视频通话中的语音。 这在具有专用 GPU 硬件的边缘设备（如智能手机或嵌入式系统）中尤其有价值，在这些设备中，实时性能是不容商量的。
最后，GPU 的进步实现了更复杂的语音识别架构。 更高的内存容量（例如 A100 上的 80GB）允许训练具有更大上下文窗口或多模态输入（音频 + 文本）的模型。 例如，OpenAI 的 Whisper 模型通过利用 GPU 驱动的缩放来处理具有不同口音的多语种音频。 此外，现代 GPU 支持的混合精度训练等技术在保持准确性的同时减少了内存使用，从而可以训练具有数十亿个参数的模型。 开发人员还可以探索混合模型，将语音识别与 NLP 任务（例如，意图检测）结合在单个 GPU 加速管道中。 这些功能推动了语音中说话人分离或情绪检测等创新，而这些创新以前受到计算限制。