#2303 怎么证明CUDA启用成功？

要验证 CUDA 是否在 pyVideoTrans 中成功启用，可以通过以下几种方式：

1. 观察主界面提示：启动软件后，在主界面左下角的状态栏，如果显示“CUDA 可用”，则说明 CUDA 已成功加载。
2. 查看任务日志：在处理视频时，点击主界面右下角的“日志”按钮打开日志窗口。在语音识别（如 faster-whisper）或语音合成（如 VITS）等步骤的日志中，如果看到类似 Using GPU device: 0 或 Running on device: cuda 的信息，则证明正在使用 GPU 加速。

3. 使用系统工具监控：

   • 在任务处理过程中，打开 Windows 任务管理器（快捷键 Ctrl+Shift+Esc）。
   • 切换到“性能”选项卡，查看“GPU”部分。
   • 如果“GPU 0 (您的NVIDIA显卡型号)”的“3D”或“Copy”引擎使用率有明显波动（非0%），则说明软件正在调用 GPU 进行计算。

核心操作：确保在主界面第6行“执行与编辑”区域，“CUDA加速”复选框已被勾选。这是启用 GPU 加速的必要前提。

如果以上方法均未显示 CUDA 在使用，请检查：

• 是否正确安装了 NVIDIA 显卡驱动。
• 是否安装了与您显卡驱动版本匹配的 CUDA 工具包（推荐 CUDA 12.x）。
• 软件是否被正确部署在支持 CUDA 的环境中。

有用的文档链接：windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8

我CUDA V13.1.80怎么处理一个2M的文件700秒都还没结速？

处理速度极慢（2M文件700秒未完成）通常与CUDA版本不匹配或配置不当有关。请按以下步骤排查：

1. 检查CUDA加速是否真正启用：

   • 启动软件，确认主界面第6行“执行与编辑”区域的 “CUDA加速”复选框已被勾选。
   • 处理任务时，打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc），查看“性能”选项卡下您的NVIDIA显卡使用率。如果GPU使用率始终为0%或极低，说明CUDA未被调用，仍在用CPU计算。

2. 排查CUDA版本兼容性问题：

   • 您安装的 CUDA 13.1 版本可能过高。pyVideoTrans 核心的 ctranslate2 库（用于 faster-whisper）对CUDA版本有严格要求。
   • 解决方案：请尝试安装 CUDA 12.x 版本（如12.6或12.8），这是目前最稳定兼容的版本。安装前请先卸载现有CUDA 13.1。

3. 调整高级参数以降低显存和计算负载：

   • 在软件菜单栏选择 工具 -> 高级选项。

   • 在“Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调”区域，进行以下关键设置：

     • CUDA数据类型：从 float32 改为 int8 或 float16。这能大幅减少显存占用和计算量。
     • 识别准确度 (beam_size / best_of)：将这两个值都改为 1。这是解决速度慢和显存不足最有效的方法之一。
     • 启用上下文感知：设置为 False，以节省显存并避免重复识别。

4. 检查模型选择：

   • 在主界面第2行“语音识别”中，确保未选择过大的模型（如 large-v3）。对于快速测试，可先改用 tiny 或 base 模型。

5. 验证ffmpeg和基础环境：

   • 确保已正确安装 ffmpeg 并将其添加到系统环境变量 PATH 中。可以在命令行输入 ffmpeg -version 测试。

如果以上步骤后问题依旧，请提供软件日志文件（位于软件目录下的 logs 文件夹内），以便进一步分析。

有用的文档链接：
windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8
优化语音识别精度和断句效果

我CUDA V13.1.80怎么处理一个2M的文件830秒都还没结速？

根据您提供的截图，问题已经非常明确：CUDA 并未成功启用，软件正在使用 CPU 进行计算，导致速度极慢。

核心原因与解决方案：

1. CUDA 版本不兼容（最可能的原因）：

   • 诊断：您安装的 CUDA 13.1.80 版本过高。pyVideoTrans 所依赖的核心加速库 ctranslate2（用于 faster-whisper）目前与 CUDA 12.x 版本兼容性最佳。

   • 解决方案：

     • 卸载您当前的 CUDA 13.1 工具包。
     • 下载并安装 CUDA 12.6（或 12.8）版本。这是目前最稳定、验证最多的版本。
     • 安装时，请确保同时安装对应版本的 cuDNN。
     • 参考文档：windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8

2. 验证安装与配置：

   • 安装完成后，在命令行中运行 nvidia-smi，确认显示的 CUDA Version 为 12.x。
   • 重启 pyVideoTrans 软件，再次观察主界面左下角状态栏是否显示“CUDA 可用”。

3. 检查软件内部设置（如果CUDA安装正确但仍不工作）：

   • 在软件菜单栏选择 工具 -> 高级选项。

   • 在“Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调”区域，确认：

     • CUDA数据类型 未设置为导致兼容性问题的选项（可先尝试 float16）。
     • 识别准确度 (beam_size / best_of) 已设置为 1（以降低计算负载进行测试）。

立即行动建议：
请优先执行 第1步，将 CUDA 降级到 12.6。这是解决此问题最根本、最有效的方法。处理2M文件在GPU加速下通常只需数秒至数十秒，830秒未完成是典型的CPU计算表现。

您当前的 CUDA 13.1 工具包。怎么卸载

卸载 CUDA 工具包，请按以下步骤操作：通过 Windows 控制面板卸载：打开“控制面板” -> “程序” -> “程序和功能”。在程序列表中，找到所有名称以 “NVIDIA” 开头且包含 “CUDA” 字样的项目。通常包括：NVIDIA CUDA 13.1.80 developmentNVIDIA CUDA 13.1.80 documentationNVIDIA CUDA 13.1.80 runtime等。依次选中这些项目，点击“卸载/更改”，并按照提示完成卸载。重启计算机。使用 NVIDIA 官方卸载工具（更彻底）：访问 NVIDIA 官方驱动下载页面，在“驱动程序”部分下方，找到并下载 “Display Driver Uninstaller (DDU)” 工具。在安全模式下运行 DDU 工具，选择 “GPU” 和 “NVIDIA”，然后执行清理操作。此工具会彻底移除所有 NVIDIA 驱动和 CUDA 组件。完成后重启计算机。安装新的 CUDA 12.6：重启后，访问 NVIDIA CUDA 工具包 12.6 下载页面。选择与您系统匹配的版本（Windows, x86_64, 版本号 12.x）。下载并运行安装程序。在安装选项中，建议选择“自定义”安装，并确保勾选 “CUDA” 组件及其下的开发工具、运行时库等。同时，您还需要下载对应版本的 cuDNN 库（例如 cuDNN for CUDA 12.x），并将其文件复制到 CUDA 的安装目录中。参考文档：windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8验证卸载与安装：卸载和安装完成后，在命令行（CMD 或 PowerShell）中输入 nvidia-smi。如果命令成功执行，且显示的 “CUDA Version” 为 12.x，则表明新版本 CUDA 已就绪。然后重新启动 pyVideoTrans 软件，检查主界面左下角是否显示“CUDA 可用”。