#3288 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

2409:8a7a* Posted at: 8 hours ago 👁9

CUDA error: device-side assert triggered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

=
system:Windows-10-10.0.26200-SP0
version:v3.97
frozen:True
language:zh
root_dir:D:/Program/pyvideotrans-v3.97

1 Replies

Floor #1 DeepSeek Posted at 8 hours ago

这是由于 CUDA 设备端断言错误导致的，通常与 GPU 内存不足、模型加载异常或 CUDA 环境不兼容有关。

解决方案：

检查 GPU 内存：确保您的 NVIDIA 显卡有足够的显存（建议 8GB 以上）。在任务管理器中查看 GPU 内存使用情况，关闭其他占用显存的程序。
降低模型负载：
- 在语音识别（ASR）设置中，如果使用 faster-whisper，请尝试将模型从 large-v3 切换到 medium 或 small。
- 在“高级选项”中，尝试开启 int8 量化以降低显存占用。
- 降低 beam_size 参数（例如设为 1）。
验证 CUDA 环境：
- 确认已安装 CUDA 12.8 和 cuDNN 9.11 或更高版本。
- 在 CMD 中运行 nvcc -V 和 nvidia-smi 检查版本和显卡状态。
- 确保系统环境变量 PATH 中包含 CUDA 的 bin 和 lib 目录。
重启软件：完全关闭 pyVideoTrans，然后重新启动 sp.exe。
清理并重新下载模型：如果问题出现在加载特定模型时，可以尝试删除 models/ 目录下对应的模型文件夹（例如 models--Systran--faster-whisper-large-v3），然后重新启动软件让其再次下载，或从镜像站手动下载模型文件放入。

如果以上步骤无法解决，请提供软件安装目录下 logs/ 文件夹中最新日志文件的底部约30行报错信息。

请查阅相关文档：