CosyVoice项目在Ubuntu22.04 CPU环境下的运行实践

背景介绍

FunAudioLLM/CosyVoice是一个基于深度学习的语音合成项目，它采用了先进的神经网络架构来实现高质量的语音合成功能。该项目在GPU环境下能够高效运行，但在某些没有GPU资源的场景下，用户可能需要在纯CPU环境中部署和使用。

环境配置

在Ubuntu 22.04操作系统上，使用Python 3.10和PyTorch 2.4.1（CPU版本）运行CosyVoice项目时，会遇到一些特定的技术挑战。这些挑战主要来源于PyTorch在不同硬件后端上的实现差异。

关键问题分析

项目运行过程中出现的核心错误信息表明，系统尝试在CUDA后端上执行操作，但实际上只有CPU后端可用。具体错误是"Could not run 'aten::empty_strided' with arguments from the 'CUDA' backend"，这清楚地指出了硬件兼容性问题。

解决方案

经过实践验证，可以通过修改PyTorch的jit加载方式来解决这个问题。具体方法是在加载模型时显式指定使用CPU设备：

llm_text_encoder = torch.jit.load(llm_text_encoder_model, map_location=torch.device('cpu'))

这一修改确保了所有计算操作都在CPU上执行，避免了尝试使用不存在的CUDA后端。

性能考量

在CPU环境下运行CosyVoice项目需要注意以下几点性能特征：

1. 推理速度显著降低：从示例中可以看到，合成"你好呀，张先生"这样简短的语音需要约45秒，实时率(RTF)高达46.7，这意味着合成1秒语音需要46.7秒计算时间。

2. 适用场景有限：由于性能限制，CPU环境更适合处理非常简短的文本输入，不适合长文本或批量处理。

3. 资源消耗：CPU推理会占用大量计算资源，可能影响系统其他任务的运行。

优化建议

对于必须在CPU环境下使用CosyVoice的用户，可以考虑以下优化措施：

1. 量化模型：使用PyTorch的量化功能减小模型大小并提高推理速度。

2. 批处理优化：虽然CPU上批处理效果不如GPU明显，但合理设置批处理大小仍能带来一定提升。

3. 线程调整：适当设置PyTorch的线程数以匹配CPU核心数。

4. 模型裁剪：针对特定应用场景裁剪不必要的模型部分。

总结

虽然CosyVoice项目主要针对GPU环境优化，但通过适当修改，它也可以在纯CPU环境中运行。这种部署方式特别适合开发测试、概念验证或资源受限的场景。用户需要权衡性能与资源需求，根据实际应用场景做出合理选择。对于生产环境，特别是需要实时或大批量处理的场景，仍建议使用GPU加速。