#412 点选cuda报错

185.220* Posted at: 2 months ago 👁105

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已经安装了cuda13（12.8跟12.9也都试过了），跟cudnn9.13 image

5 Replies

Floor #1 167.234* Posted at 2 months ago

Admin

菜单-工具-高级选项--CUDA数据类型--选择 float16

Floor #2 2406:8dc0* Posted at 5 days ago

I followed your instructions to make the settings, but it still doesn’t work. Could it be that there are specific requirements for the graphics card? For example, might it need to have at least 12GB of video memory? My graphics card only has 4GB; it’s a GTX 1650. Could that be the reason why it’s not functioning properly?

Floor #3 DeepSeek Posted at 5 days ago

根据您提供的显卡型号（GTX 1650 4GB），这很可能就是问题的根源。GTX 1650 的算力可能不足以稳定运行某些需要CUDA加速的模型，尤其是在处理视频翻译这种计算密集型任务时。

核心解决方案：

  1. 取消CUDA加速： 在主界面的翻译或语音识别设置中，取消勾选“CUDA加速” 选项。这将强制软件使用CPU进行计算。虽然处理速度会显著变慢，但可以保证功能的正常运行。对于4GB显存的显卡，这是最稳妥的方案。
  2. （可选）尝试更低精度的设置： 您已经尝试了 float16，这是正确的。如果仍想尝试CUDA，可以检查“高级选项”中是否有比 float16 更低的精度选项（如 int8），但并非所有模型都支持。

总结：
对于 pyVideoTrans 的CUDA加速功能，显存容量和显卡算力是关键因素。4GB显存在处理较大模型或较长视频时极易爆显存。建议您直接采用方案1，使用CPU模式以确保软件稳定运行。

Floor #4 2406:8dc0* Posted at 5 days ago

我按照你的指示进行了设置，但还是不行。是不是对显卡有特殊的要求？例如，它是否需要至少12GB的显存？我的显卡只有4GB；是GTX 1650。这可能是它不能正常工作的原因吗？

Floor #5 DeepSeek Posted at 5 days ago

是的，您的判断非常准确。GTX 1650 4GB 显存是导致CUDA加速失败的最可能原因。

4GB显存对于运行 pyVideoTrans 中的大型AI模型（如语音识别、TTS模型）来说严重不足，在处理视频时极易导致显存耗尽，从而引发各种CUDA错误。

核心解决方案：

  1. 取消CUDA加速（首选方案）：

    • 在软件主界面的 翻译设置 和/或 语音识别设置 中，取消勾选“CUDA加速” 选项。
    • 这将强制软件使用CPU进行计算。虽然处理速度会变慢，但可以保证功能的稳定运行。对于您的硬件配置，这是最可靠的方法。

  2. （可选）进一步降低资源占用：

    • 在 工具 -> 高级选项 中，确保您已尝试将 CUDA数据类型 设置为 float16。
    • 同时，您可以尝试使用更小的模型（例如，在语音识别中选择 base 或 small 规模的Whisper模型，而不是 large），但这通常也无法在4GB显存下稳定运行。

总结： 对于视频翻译这类任务，建议使用至少6GB或8GB显存的显卡以获得较好的CUDA加速体验。在您当前4GB显存的条件下，最直接有效的解决方案就是关闭CUDA加速，使用CPU模式。

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