# Earnings-22 世界各国のさまざまな企業から収集された 125 件の企業決算説明会(earnings call)音声からなるコーパス。多様なアクセントを含む実運用シナリオでの自動音声認識(ASR)モデルのベンチマークとして広く用いられる。(Source: [[@2026__ICPE__Evaluating Kubernetes Performance for GenAI Inference]]) - Kubernetes GenAI 推論性能評価の産業論文では、このデータセットから 32 件(medium [[Whisper]] モデル用 16 件、large Whisper モデル用 16 件)を選定し、平均再生時間 3127.38 秒(標準偏差 1217.90 秒)の音声ファイル群を [[Kueue]] のバッチスケジューリング評価および Dynamic Accelerator Slicer(DAS)の GPU スライシング評価のワークロードとして使用した。(Source: [[@2026__ICPE__Evaluating Kubernetes Performance for GenAI Inference]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2026__ICPE__Evaluating Kubernetes Performance for GenAI Inference]] - 関連システム: [[Whisper]] / [[Kueue]] / [[Dynamic Accelerator Slicer]]