FunASR语音识别模型中GPU与CPU混合负载问题分析

在使用FunASR进行语音识别任务时，开发者可能会遇到一个现象：虽然明确指定了使用GPU设备(cuda:0)，但CPU使用率仍然居高不下。这种现象并非异常，而是由FunASR模型架构的设计特点决定的。

FunASR作为一个完整的语音处理流水线，由多个子模型组成，包括ASR(自动语音识别)、VAD(语音活动检测)、PUNC(标点预测)和SPK(说话人识别)等模块。当开发者使用AutoModel加载这些组件时，每个子模型可以独立配置运行设备。

在上述代码示例中，虽然主ASR模型和VAD模型确实运行在GPU上，但说话人识别(SPK)模型默认运行在CPU上。这是导致CPU使用率仍然较高的主要原因。SPK模型由于计算特性不同，在某些版本中可能尚未完全适配GPU加速。

要优化整体性能，开发者可以考虑以下方案：

1. 检查各子模型的设备分配情况，确认哪些组件运行在CPU上
2. 对于支持GPU的组件，确保正确指定了device参数
3. 对于计算密集型任务，可以适当调整batch_size参数来平衡GPU和CPU负载
4. 关注模型更新日志，查看是否有新版本提供了更多组件的GPU支持

理解这种混合计算模式对于优化FunASR应用性能至关重要。开发者应当根据具体任务需求，合理配置各组件运行设备，以达到最佳的性能平衡。