#1149 Your device doesn't meet CUDA requirements. Ensure you have an NVIDIA GPU with CUDA configured. See Help->CUDA help.

The error indicates your system doesn't meet the requirements for CUDA acceleration. Here are the steps to resolve this:

1. Disable CUDA: Uncheck the "CUDA acceleration" option in the main interface to process using your CPU instead.
2. Check GPU Compatibility: If you have an NVIDIA GPU, ensure it supports CUDA. Most modern NVIDIA GPUs do.
3. Update Drivers: Download and install the latest NVIDIA drivers from the official website.
4. Install CUDA Toolkit: If your GPU is compatible, install CUDA 12.x from NVIDIA's website and ensure it's added to your system PATH.
5. Verify Installation: After installing CUDA, restart the software and re-enable "CUDA acceleration".

If you don't have an NVIDIA GPU, simply keep CUDA acceleration disabled. The software will work perfectly using CPU processing, though it will be slower.

For detailed CUDA installation guidance, select Help -> CUDA help from the menu within the software.

tenho cuda 10.2 eo cudnn-8.7.0.84 , estalei tudo e fiz todo passo a passo

O problema é que sua versão do CUDA (10.2) está desatualizada para o software atual. O pyVideoTrans requer CUDA 12.x para funcionar corretamente com aceleração de GPU.

Solução:

1. Atualize para CUDA 12.x:

   • Desinstale o CUDA 10.2 atual
   • Baixe e instale o CUDA 12.x mais recente do site da NVIDIA
   • Instale o cuDNN correspondente para CUDA 12.x

2. Solução alternativa temporária:

   • Desmarque a opção "Aceleração CUDA" na interface principal
   • O software funcionará com processamento CPU (mais lento, mas funcional)

3. Verifique sua GPU:

   • Certifique-se de que sua placa NVIDIA é compatível com CUDA 12.x
   • A maioria das GPUs NVIDIA modernas suporta CUDA 12.x

Após instalar o CUDA 12.x, reinicie o software e ative novamente a aceleração CUDA.

mas minha gpu so suporta o cuda 10.2

Sua GPU é mais antiga e não suporta CUDA 12.x, então você não poderá usar a aceleração CUDA com esta versão do software.

Solução:

1. Continue com processamento CPU - Desmarque permanentemente a opção "Aceleração CUDA" na interface principal. O software funcionará perfeitamente, apenas mais lentamente.

2. Para melhor desempenho sem CUDA:

   • Use modelos de reconhecimento de voz menores (como medium ou small em vez de large-v3)
   • Processe arquivos menores ou menos arquivos por vez
   • Feche outros aplicativos para liberar recursos da CPU
3. Atualização de hardware - Se você precisar de velocidade máxima, considere atualizar para uma GPU NVIDIA mais recente que suporte CUDA 12.x.

O software foi projetado para funcionar bem em CPUs, então você ainda poderá usar todas as funcionalidades, apenas com tempos de processamento mais longos para reconhecimento de voz.

e as outras versoes do pyvideotrans , tem alguma que aceita cuda 10.2?

Versões mais antigas do pyVideoTrans podem ser compatíveis com CUDA 10.2, mas não são recomendadas devido a problemas de estabilidade e funcionalidades ausentes.

Opções disponíveis:

1. Versão v1.7.5 ou anterior - Estas versões usavam pytorch mais antigo que podia suportar CUDA 10.2
2. Versões atuais com CPU - Continue usando a versão mais recente sem aceleração CUDA

Recomendação: Mantenha a versão atual (v3.82) e use apenas processamento CPU. As versões antigas têm muitos bugs corrigidos e faltam recursos importantes como separação de áudio de fundo, modelos de reconhecimento melhorados e opções de tradução mais recentes.

Para melhor desempenho em CPU:

• Use modelos de reconhecimento menores (medium/small)
• Processe menos arquivos simultaneamente
• Feche outros aplicativos durante o processamento

Eu tenho o cuda 11.0 , o programa aceita?

Não, o CUDA 11.0 também não é compatível. O pyVideoTrans v3.82 requer CUDA 12.x.

Solução:

1. Continue usando processamento CPU - Desmarque permanentemente "Aceleração CUDA" na interface principal
2. Verifique se sua GPU suporta CUDA 12 - A maioria das GPUs NVIDIA desde a série GTX 1000 suporta CUDA 12
3. Se sua GPU for compatível - Atualize para CUDA 12.x mais recente

Para melhor desempenho em CPU:

• Use modelos de reconhecimento menores (medium/small em vez de large)
• Processe arquivos menores por vez
• Feche outros aplicativos durante o processamento

A funcionalidade completa do software está disponível em CPU, apenas com velocidade reduzida para reconhecimento de voz.

ea versões anteriores, alguma delas aceita cuda 11.0?

Sim, versões anteriores do pyVideoTrans aceitam CUDA 11.0. Especificamente:

• v1.7.5 e versões anteriores são compatíveis com CUDA 11.0
• Essas versões usavam bibliotecas mais antigas (ctranslate2 3.x) que suportavam CUDA 11.0

No entanto, não recomendo usar versões antigas porque:

1. Faltam recursos importantes: Sem separação de voz/fundo, menos modelos de tradução, menos opções de TTS
2. Bugs conhecidos: Muitos problemas foram corrigidos nas versões mais recentes
3. Reconhecimento menos preciso: Modelos de voz mais antigos e menos precisos

Recomendação: Continue usando a versão atual (v3.82) com processamento CPU. O desempenho em CPU é aceitável para a maioria dos casos de uso, especialmente com modelos menores como medium ou small.

Se você insistir em tentar uma versão antiga, pode encontrar releases anteriores no GitHub do projeto, mas esteja ciente das limitações.