第二次modelscope-funasr调用的时候，明显变慢了，而且 cpu 消耗变大了，怎么回事？

在使用 AutoModel 调用 modelscope-funasr 时，如果发现第二次调用同一个音频时速度变慢且 CPU 消耗增加，可能与以下几个因素有关：

1. 模型缓存机制的影响

• 在第一次加载模型时，modelscope-funasr 可能会将模型文件读取到内存中，并生成一些中间缓存数据（如哈希值计算等）。这些操作可能会导致后续调用时的性能变化。
• 如果模型文件较大，或者存储介质的性能较低（如 NAS 或 OSS），则首次加载和后续加载的性能差异会更加明显。
• 解决方法：
  • 确保模型文件存储在高性能存储介质上（如本地 SSD）。
  • 预热模型缓存：在正式推理前，先对模型进行一次完整的加载和推理，以确保缓存已就绪。

2. GPU 显存管理问题

• 如果 GPU 显存未被正确释放或管理，可能导致第二次调用时显存不足，从而回退到 CPU 进行部分计算。这种情况下，CPU 的消耗会显著增加。
• 可能原因：
  • 模型未正确释放显存资源。
  • 共享 GPU 调度策略未启用显存隔离，导致其他任务占用了显存资源。
• 解决方法：
  • 检查是否启用了显存隔离功能。可以通过设置环境变量 ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER 和 ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV 来限制每个容器的显存使用量^[6]</>。
  • 在每次调用后，显式释放模型占用的显存资源。例如，在 PyTorch 中可以使用以下代码：

    import torch
    torch.cuda.empty_cache()
    

3. 共享 GPU 调度的影响

• 如果您的 GPU 实例启用了共享 GPU 调度（如阿里云 cGPU 技术），但未正确配置隔离策略，则可能导致多个任务之间的资源争抢，进而影响性能。
• 可能原因：
  • 多个 Pod 或任务共享同一块 GPU，但未启用显存隔离。
  • GPU 算力分配不均，导致某些任务占用过多资源。
• 解决方法：
  • 确保为当前任务分配了足够的显存和算力资源。可以通过 Kubernetes 标签 ack.node.gpu.schedule=egpu_mem 启用显存隔离^[6]</>。
  • 如果任务对 GPU 资源需求较高，建议使用独占 GPU 调度模式。

4. 模型推理过程中的 I/O 开销

• 如果音频文件存储在远程存储（如 NAS 或 OSS）上，第二次调用时可能会因为 I/O 性能瓶颈导致延迟增加。
• 可能原因：
  • 第二次调用时，系统可能重新读取音频文件，而未利用本地缓存。
  • 存储介质的性能不足，导致读取速度下降。
• 解决方法：
  • 将音频文件预加载到本地存储中，避免重复的远程 I/O 操作。
  • 使用支持 PageCache 的存储方案（如本地磁盘或高性能 NAS），以加速文件读取^[3]</>。

5. CPU 和 GPU 协同工作的问题

• 在某些情况下，模型推理可能需要 CPU 和 GPU 协同工作。如果 GPU 资源不足，部分计算任务会被回退到 CPU 上执行，从而导致 CPU 消耗增加。
• 可能原因：
  • GPU 显存不足，导致部分张量计算回退到 CPU。
  • 模型推理过程中存在大量的数据预处理或后处理操作，这些操作通常由 CPU 完成。
• 解决方法：
  • 确保 GPU 显存充足，并优化数据预处理流程。
  • 使用更高效的音频处理库（如 torchaudio 或 librosa），以减少 CPU 的负担。

6. 其他潜在问题

• 驱动版本不匹配：如果 GPU 驱动版本与 CUDA 版本不兼容，可能导致性能下降。请确保安装了正确的驱动版本（如 Tesla 驱动或 GRID 驱动）