FunAudioLLM/CosyVoice项目中的AMD显卡显存优化实践

在语音合成领域，FunAudioLLM/CosyVoice项目提供了一个强大的三秒复刻功能，能够快速克隆目标语音。然而，在使用AMD Radeon RX 6800 XT显卡进行推理时，开发者遇到了显存不足的问题。本文将深入分析这一问题并提供解决方案。

问题现象

当使用AMD Radeon RX 6800 XT(16GB显存)在Ubuntu 24.04.2 LTS系统上运行3S复刻功能时，系统报告HIP(ROCm的异构计算接口)显存不足错误。具体表现为：尝试分配5.48GB显存时失败，而此时显卡总显存为15.98GB，实际空闲显存仅剩4.96GB。PyTorch已分配10.43GB显存，另有240.40MB保留但未分配。

根本原因分析

经过排查，发现问题并非由硬件性能不足导致，而是部署过程中某个参数被意外修改所致。这种参数变更可能导致模型加载方式或显存管理策略发生变化，从而引发显存分配异常。

解决方案

1. 重新部署：最简单的解决方法是重新部署项目，确保所有参数保持默认设置。经验证，重新部署后显存占用稳定在30%左右。

2. 显存管理优化：对于PyTorch的显存管理，可以考虑设置环境变量：

   PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
   

   这一设置可以避免显存碎片化问题，提高显存利用率。

3. 性能数据参考：在正确配置环境下，使用WebUI运行0.5B参数的3S复刻模型，非流式推理生成1分31秒音频耗时约1分15秒，处理速度为15秒/迭代。

最佳实践建议

1. 部署验证：部署完成后应进行简单的功能测试，确认显存占用在预期范围内。

2. 监控工具：建议使用ROCm提供的性能监控工具(如rocminfo)实时观察显存使用情况。

3. 参数文档：对关键参数进行详细文档记录，避免误修改导致性能问题。

4. 分批处理：对于长文本合成，考虑采用流式输出或分批处理策略，进一步降低显存需求。

通过以上措施，开发者可以在AMD显卡平台上稳定高效地运行FunAudioLLM/CosyVoice的语音克隆功能，充分发挥硬件性能。