Whisper-Diarization项目中的CUDA内存溢出问题分析与解决方案

问题背景

在使用Whisper-Diarization项目进行语音转写和说话人分离时，多位用户报告遇到了CUDA内存溢出(OOM)问题。这一问题特别出现在RTX 4070 Ti Super(16GB显存)等高性能GPU上，令人意外的是即使将batch_size设置为1或使用基础版Whisper模型，问题依然存在。

错误现象分析

典型的错误信息显示PyTorch尝试分配26.19GB显存，而GPU总容量仅为15.99GB。更详细的内存分析表明：

1. 已分配内存：27.04GB
2. 预留但未分配内存：11.27MB
3. 实际可用内存：0字节

这种内存分配异常表明存在严重的内存管理问题，而非简单的显存不足。

技术深度解析

内存碎片化问题

PyTorch的CUDA内存管理机制存在内存碎片化现象。当大量小内存块被分配和释放后，虽然总空闲内存足够，但可能无法满足大块连续内存的分配请求。在本案例中：

• 10.74GB内存被预留但未实际使用
• 仅3.17GB内存真正用于张量存储
• 733MB空闲内存不足以满足12.83GB的单次分配请求

依赖关系变更

通过版本对比分析发现，多个关键依赖项近期有更新，包括：

• faster-whisper从1.1.0升级到1.1.1
• datasets从3.1.0升级到3.2.0
• torchmetrics从1.6.0升级到1.6.1

这些变更可能导致内存使用模式发生变化，但直接回滚版本并未解决问题。

解决方案

项目维护者MahmoudAshraf97在ctc-forced-aligner库中推送了一个修复补丁，该补丁有效解决了内存溢出问题。这表明问题根源在于：

1. 对齐器(aligner)的内存管理逻辑存在缺陷
2. 未正确处理中间结果的释放
3. 内存分配策略需要优化

最佳实践建议

对于类似问题的预防和解决，建议：

1. 监控GPU内存使用：定期检查torch.cuda.memory_summary()输出
2. 分批处理长音频：即使问题已修复，对超长音频仍建议分段处理
3. 版本控制：记录所有依赖项版本，便于问题复现和排查
4. 内存优化技巧：
   • 及时释放不再需要的张量(del + torch.cuda.empty_cache())
   • 考虑使用混合精度训练减少内存占用
   • 适当设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量

总结

本次CUDA内存溢出问题展示了深度学习项目中依赖管理和内存优化的复杂性。通过社区协作和及时维护，Whisper-Diarization项目快速解决了这一技术难题，为语音处理领域的研究者和开发者提供了宝贵经验。