Audiblez项目中的Torch推理优化实践

背景介绍

Audiblez是一个基于深度学习的文本转语音(TTS)项目，近期开发团队针对其推理引擎进行了重要升级。项目最初使用ONNX格式的模型进行推理，但在实际应用中发现存在性能瓶颈和兼容性问题，特别是在Apple Silicon设备上的CoreML兼容性问题以及CUDA资源利用率不佳的情况。

技术挑战

原ONNX模型在多种硬件平台上表现不佳：

1. 在Apple Silicon GPU上无法通过CoreML正常工作
2. 在NVIDIA GPU上CUDA资源利用效率低下
3. 推理速度无法满足大规模文本处理需求

解决方案探索

开发团队考虑采用PyTorch原生推理方案替代ONNX，这一改变带来了显著的性能提升：

1. NVIDIA GPU性能：在RTX 2060 6GB显卡上，推理速度达到每秒1000+字符
2. Apple Silicon性能：在M2芯片的MacBook Air上，推理速度约为每秒150字符
3. 兼容性改善：原生PyTorch方案解决了Apple设备上的兼容性问题

技术实现

项目v3.0版本首次集成了PyTorch推理支持，但初期版本(v3.0)性能表现不如预期。经过优化后，v3.1版本正式合并，带来了完整的Torch/CUDA支持，主要改进包括：

1. 直接使用原始PyTorch模型进行推理，避免ONNX转换带来的性能损失
2. 优化CUDA资源分配策略，提高GPU利用率
3. 针对不同硬件平台(MPS/CUDA)实现自动适配

性能对比

与ONNX方案相比，PyTorch推理方案展现出明显优势：

1. 处理速度：长文本处理时间从小时级缩短到分钟级
2. 资源利用率：GPU计算资源得到更充分利用
3. 扩展性：为未来模型升级提供更灵活的框架支持

未来展望

随着基础模型库kokoro的持续更新，Audiblez项目计划进一步优化推理管线：

1. 集成最新模型版本和推理代码
2. 探索混合精度推理等加速技术
3. 优化内存管理以支持更长文本输入

这次技术升级为Audiblez项目奠定了更强大的基础架构，使其在文本转语音领域具备了更强的竞争力。PyTorch原生推理方案的采用不仅解决了当前的性能瓶颈，也为未来的功能扩展和技术演进提供了更多可能性。