#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

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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 binlib 目录已正确添加到系统环境变量 PATH 中。

请查阅相关文档:

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