#2432 翻译时调用任务管理器，我的GPU好像没怎么参入工作？

根据您的描述，翻译阶段 GPU 未参与工作是正常现象。

核心原因：

1. 翻译过程：无论是使用在线 API（如 Google、ChatGPT）还是本地大模型（如 DeepSeek、Llama），翻译本身是文本处理任务，主要依赖 CPU 和内存进行计算，通常不涉及 GPU 加速。

2. GPU 加速场景：在 pyVideoTrans 中，GPU（CUDA）加速主要用于以下两个阶段：

   • 语音识别 (ASR)：当使用 faster-whisper 或 openai-whisper 等本地模型时。
   • 语音合成 (TTS)：当使用某些本地 TTS 模型（如 VITS）时。

如何确认 GPU 是否在正确阶段工作：

1. 检查任务管理器：在软件执行 “语音识别” 步骤时（进度条显示“正在语音识别...”），观察任务管理器的“GPU”选项卡，查看专用 GPU 内存使用率和 3D/CUDA 引擎的利用率是否显著上升。如果此时有上升，说明 GPU 加速已启用。
2. 检查软件设置：在主界面第 6 行，确保 “CUDA加速” 复选框已被勾选。

如果语音识别时 GPU 也未工作，请按以下步骤排查：

1. 确认 CUDA 环境：确保您的系统已正确安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包。您可以在命令行输入 nvidia-smi 查看。

2. 检查高级选项：

   • 进入 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 cpu（应设为 float16 或 int8 以节省显存）。
3. 使用更小模型：如果显存不足，GPU 可能无法加载模型。尝试在语音识别设置中将模型从 large-v3 更换为 medium 或 small。

总结：翻译阶段 GPU 不工作是正常的。请重点关注 语音识别 阶段 GPU 的参与情况。

请查看更多参考文档：

• windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8
• 技术架构与实现原理

勾选了启用CUDA，翻译时调用任务管理器，我的GPU好像没怎么参入工作？

根据您的描述，翻译阶段 GPU 未参与工作是正常现象。

核心原因：
翻译过程（无论是使用在线 API 如 Google、ChatGPT，还是本地大模型如 DeepSeek、Llama）是文本处理任务，主要依赖 CPU 和内存进行计算，通常不涉及 GPU 加速。

GPU 加速在 pyVideoTrans 中的主要应用场景：

1. 语音识别 (ASR)：当使用 faster-whisper 或 openai-whisper 等本地模型时。
2. 语音合成 (TTS)：当使用某些本地 TTS 模型（如 VITS）时。

如何确认 GPU 是否在正确阶段工作：

1. 检查任务管理器时机：在软件执行 “语音识别” 步骤时（进度条显示“正在语音识别...”），观察任务管理器的“GPU”选项卡。查看“专用 GPU 内存”使用率和“3D”、“CUDA”引擎的利用率是否显著上升。如果此时有上升，说明 GPU 加速已启用。
2. 检查软件设置：在主界面第 6 行，确保 “CUDA加速” 复选框已被勾选。

如果语音识别时 GPU 也未工作，请按以下步骤排查：

1. 确认 CUDA 环境：确保您的系统已正确安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包。您可以在命令行输入 nvidia-smi 查看。
2. 检查高级选项：进入 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 cpu（应设为 float16 或 int8 以节省显存）。
3. 使用更小模型：如果显存不足，GPU 可能无法加载模型。尝试在语音识别设置中将模型从 large-v3 更换为 medium 或 small。

总结：翻译阶段 GPU 不工作是正常的。请重点关注“语音识别”阶段 GPU 的参与情况。

请查看更多参考文档：

• windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8
• 技术架构与实现原理

我装成了CUDA12.8

根据您的描述，您安装了 CUDA 12.8。这可能导致与 pyVideoTrans 依赖的某些库（特别是 ctranslate2）不兼容。核心问题：pyVideoTrans 使用的 ctranslate2 库（用于 faster-whisper 的 GPU 加速）对 CUDA 版本有严格匹配要求。当前版本通常要求 CUDA 12.x（如 12.1, 12.2），但 CUDA 12.8 可能过高，导致无法正确调用 GPU。解决方案：降级 CUDA 至兼容版本（推荐 CUDA 12.1 或 12.2）。这是最彻底的解决方法。具体步骤：卸载当前的 CUDA 12.8。从 NVIDIA 官网下载并安装 CUDA 12.1 或 12.2 的安装包。安装时选择“自定义安装”，并确保勾选“CUDA”组件及其子项。安装完成后，重启电脑。验证安装：在命令行输入 nvidia-smi 和 nvcc --version，确认显示的 CUDA 版本已变为 12.1 或 12.2。降级 ctranslate2 库（备选方案）。如果无法降级 CUDA，可以尝试降级 ctranslate2 库到支持 CUDA 12.8 的版本。但此操作较复杂，且可能影响软件其他功能，不推荐新手操作。验证 GPU 是否工作：完成 CUDA 降级后，重新运行 pyVideoTrans。在“语音识别”阶段（而非翻译阶段）观察任务管理器的 GPU 利用率。如果 GPU 内存和计算引擎使用率上升，则说明加速已生效。请查看更多参考文档：windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8

在哪里彻底卸载

要彻底卸载 CUDA，请按以下步骤操作：

1. 使用 Windows 控制面板卸载程序：

• 打开 控制面板 -> 程序和功能。

• 在程序列表中找到所有名称以 “NVIDIA” 开头的项目，特别是：

  • NVIDIA CUDA 12.8.x.x Toolkit
  • NVIDIA CUDA 12.x.x Documentation
  • NVIDIA Graphics Driver (注意： 如果只想卸载 CUDA 而保留显卡驱动，请不要卸载此项。但为了兼容性，建议先完整卸载，再重新安装匹配的驱动和 CUDA)。
• 右键点击每一项，选择 卸载，并按照提示完成卸载。

2. 使用 NVIDIA 官方卸载工具（更彻底）：

• 从 NVIDIA 官网下载 Display Driver Uninstaller (DDU) 工具。
• 在 Windows 安全模式 下运行 DDU。
• 在 DDU 中选择 “GPU” 和 “NVIDIA”，然后点击 “清除并重启”。此操作将卸载所有 NVIDIA 驱动和组件，包括 CUDA。

3. 手动清理残留文件和注册表（高级操作）：

• 删除残留文件夹： 检查并删除以下路径（如果存在）：

  • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8
  • C:\Program Files\NVIDIA Corporation
  • C:\ProgramData\NVIDIA Corporation
  • C:\Users\[你的用户名]\AppData\Local\NVIDIA Corporation
• 清理环境变量： 在系统环境变量中，删除 PATH 变量里所有包含 CUDA 或 NVIDIA 的路径。
• 清理注册表（谨慎操作）： 按 Win + R，输入 regedit 打开注册表编辑器。导航到 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE 和 HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE，查找并删除所有 NVIDIA Corporation 相关的键。操作前请备份注册表。

4. 重新安装兼容的 CUDA：

• 完成卸载后，重启电脑。
• 访问 NVIDIA CUDA 工具包存档页面，下载 CUDA 12.1 或 12.2 的安装包。
• 运行安装程序，选择 “自定义安装”，确保勾选 “CUDA” 组件及其子项进行安装。

验证：
安装完成后，打开命令提示符，输入 nvidia-smi 和 nvcc --version，确认显示的 CUDA 版本已变为 12.1 或 12.2。

总结建议：
对于大多数用户，步骤1（控制面板卸载）结合步骤4（重装低版本） 即可。如果遇到残留问题，再使用 步骤2（DDU工具） 进行彻底清理。

请查看更多参考文档：

• windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8