Sherpa-onnx离线模型GPU设备配置指南

在语音识别领域，sherpa-onnx作为一个高效的语音识别推理框架，支持在线和离线两种模型推理模式。本文将重点介绍在离线模型模式下如何正确配置GPU设备。

离线模型与在线模型的配置差异

sherpa-onnx框架中，在线模型(online-model-config.h)和离线模型(offline-model-config.h)的配置方式存在一个显著区别：在线模型使用ProviderConfig参数，而离线模型仅提供provider参数。这种设计差异导致用户在离线模式下无法直接通过配置文件指定GPU设备ID。

离线模型的GPU设备配置方案

对于离线模型，当provider设置为'cuda'时，推荐使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU设备。这种方法不仅适用于sherpa-onnx，也是许多CUDA应用程序的通用做法。

具体配置方法

1. 单GPU配置：如果系统中有多块GPU，只需使用目标GPU的ID号即可。例如，要使用编号为5的GPU：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES="5"
   

2. 多GPU配置：虽然离线模型通常只需单GPU，但在某些场景下也可以指定多个GPU，用逗号分隔：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"
   

3. 无GPU运行：若要强制使用CPU，可以清空该环境变量：

   unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
   

技术原理

CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的工作原理是重新映射GPU设备编号。当设置该变量后，CUDA运行时只会"看到"指定的GPU设备，并将它们重新编号从0开始。例如，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES="5"后，应用程序中的设备0实际上对应物理设备5。

最佳实践建议

1. 在运行sherpa-onnx离线模型前，先使用nvidia-smi命令查看GPU使用情况，选择负载较低的设备。

2. 对于生产环境，建议在启动脚本中明确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES，避免依赖默认配置。

3. 在容器化部署时，可以通过Docker的--gpus参数或Kubernetes的GPU资源限制来管理GPU设备，它们底层也是通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES实现的。

通过这种配置方式，开发者可以灵活控制sherpa-onnx离线模型使用的GPU资源，实现高效的语音识别推理。