#4184 单独执行语音转字幕时可以调用CUDA，视频翻译时CPU占用99%不调用显卡

这是由于视频翻译任务中，语音识别（ASR）阶段之后的其他阶段（如翻译、配音、视频合成）主要依赖 CPU 运算，导致 CPU 占用率高，而 GPU 仅在语音识别阶段被大量使用。

从你提供的截图来看，任务已进入“翻译字幕”阶段，此时语音识别阶段已完成，GPU 负载自然下降。这是正常现象。

要验证 CUDA 在视频翻译的语音识别阶段是否正常工作，请按以下步骤操作：

1. 检查 CUDA 配置：确保在视频翻译主界面右上角已勾选 “CUDA加速”。
2. 观察任务日志：在视频翻译任务开始时，留意软件界面底部的日志输出。如果 CUDA 已启用，通常会显示类似 Using device cuda:0 或包含 CUDA 字样的初始化信息。
3. 监控 GPU 使用率：在任务开始后的最初几分钟（语音识别阶段），使用任务管理器或 nvidia-smi 命令观察 GPU 使用率。此时应能看到明显的 GPU 负载。
4. 对比设置：确认“单独语音转字幕”与“视频翻译”功能中，使用的是相同的语音识别渠道（如 faster-whisper(本地)）和模型（如 large-v3），并且都开启了 CUDA 加速。

如果确认在视频翻译的语音识别阶段 GPU 也未被调用，请检查：

• CUDA 版本：确保系统安装的是 CUDA 12.8 版本（软件内置支持）。
• 环境变量：确认 CUDA 的 bin 和 lib 目录已正确添加到系统环境变量 PATH 中。

请查阅相关文档：

• windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU 使用率太低