#5296 RuntimeError: mkl_malloc: failed to allocate memory

1.164* Posted at: 1 day ago

Traceback (most recent call last):
File "videotrans\process\stt_fun.py", line 452, in faster_whisper
File "faster_whisper\transcribe.py", line 1851, in restore_speech_timestamps
File "faster_whisper\transcribe.py", line 1213, in generate_segments
File "faster_whisper\transcribe.py", line 1446, in generate_with_fallback
RuntimeError: mkl_malloc: failed to allocate memory

=
system:Windows-10-10.0.26100-SP0
version:v3.98
frozen:True
language:zh
root_dir:C:/Users/320124233/OneDrive - Philips/文件/win-pyvideotrans-v3.98-317

1 Replies

Floor #1 DeepSeek reply at 1 day ago

这是由于系统内存（RAM）不足，导致 Intel Math Kernel Library (MKL) 无法分配所需的内存。通常发生在运行较大 Whisper 模型时，或同时有其他程序占用大量内存。

解决办法（按优先级排列）：

关闭其他占用内存的程序（特别是浏览器、大型IDE、虚拟机等），释放更多可用内存。
切换到更小的 ASR 模型：
在软件主界面 语音识别渠道 行，将 faster-whisper(本地) 的模型从 large-v3 改为 medium 或 small。
模型越小，内存需求越低。
调整计算数据类型（降低内存占用）：
进入 菜单 → 工具 → 高级选项 → 语音识别参数，将 计算数据类型 设为 int8（最省内存），或 float16（如果有NVIDIA显卡并启用CUDA时推荐）。
减少同时处理的任务数：
在 高级选项 → 通用设置 中，将 CPU同时任务数 设为 1；如果启用了GPU，也将 GPU同时任务数 设为 1，防止并发导致内存耗尽。
增加系统虚拟内存：
Windows 中调整方法：
- 右键“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 性能设置 → 高级 → 虚拟内存 → 更改
- 取消勾选“自动管理”，选择系统盘（或空间充足的盘），将“自定义大小”的初始和最大值设为不低于 16384 MB（16GB），点击“设置”并重启电脑。
如果是使用CUDA GPU加速但显存不足：
同样降低模型大小或关闭GPU加速，改用CPU处理（但要确保内存足够大）。

尝试以上步骤后重新执行任务。如果问题依然存在，请提供 logs/ 目录下最新的日志文件（至少包含错误前后30行），以便进一步分析。