在Audiblez项目中启用ONNX GPU加速提升语音合成性能

概述

Audiblez是一个基于深度学习的语音合成项目，其核心模型运行在ONNX运行时上。对于拥有NVIDIA显卡的用户，可以通过简单的配置启用GPU加速，显著提升语音合成的处理速度。

ONNX GPU加速原理

ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放的神经网络模型格式，ONNX Runtime是其官方推理引擎。当安装了onnxruntime-gpu包后，运行时可以利用CUDA和cuDNN在NVIDIA GPU上执行计算密集型操作，相比纯CPU运算能获得显著的性能提升。

实施步骤

1. 安装GPU支持包

首先需要确保环境中安装了支持GPU的ONNX运行时版本：

pip install onnxruntime-gpu

这个包可以与现有的onnxruntime共存，安装过程会自动处理依赖关系。

2. 配置执行提供者

在代码中需要明确指定优先使用GPU提供者：

kokoro = Kokoro('kokoro-v0_19.onnx', 'voices.json')
kokoro.sess.set_providers(['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])

这种配置方式会优先尝试使用CUDA，如果不可用则回退到CPU执行。

3. 验证可用提供者

可以通过以下代码检查系统支持哪些执行提供者：

import onnxruntime as ort
print(ort.get_available_providers())

典型输出可能包含：

• CUDAExecutionProvider (NVIDIA GPU)
• CPUExecutionProvider (默认CPU后端)
• 其他可能的提供者(如TensorRT、DirectML等)

性能对比

根据实际测试，在NVIDIA RTX 2060(6GB显存)上的性能提升明显。GPU加速后，语音合成的推理时间可以缩短30-50%，具体取决于模型复杂度和输入长度。

注意事项

1. 显存要求：确保GPU有足够显存容纳模型和中间计算结果
2. 驱动兼容性：需要安装匹配的CUDA和cuDNN版本
3. 回退机制：代码中应保留CPU作为备选方案
4. 多GPU环境：对于多GPU系统，可以进一步优化设备选择

扩展应用

除了基本的CUDA加速外，高级用户还可以探索：

• 使用TensorRT提供者获得额外优化
• 调整执行提供者参数(如流数量、内存限制)
• 混合精度推理进一步提速

结论

通过简单的配置变更，Audiblez用户可以轻松启用GPU加速，显著提升语音合成效率。这种优化对于需要实时或批量处理语音合成的应用场景尤为重要。