modelscope-funasr这里写死了ngpu=1，是不是只能用n卡训练，不能用CPU来跑了？

根据您提出的问题，关于modelscope-funasr是否只能使用GPU（即ngpu=1）进行训练而不能使用CPU运行，以下是详细解答：

1. 问题分析

在modelscope-funasr中，代码中写死了ngpu=1，这表明默认情况下模型的训练或推理是基于单张GPU进行的。然而，这并不一定意味着该模型完全无法在CPU上运行。需要进一步分析其底层实现逻辑以及是否支持CPU模式。

2. 是否支持CPU运行

从知识库资料和常见实践来看，以下几点可以帮助判断是否可以使用CPU运行：

（1）PAI平台的资源配置

在PAI平台中，模型训练和推理的资源配置是可以灵活调整的。例如，在模型部署时可以选择不同的实例规格，包括仅使用CPU资源的情况。如果modelscope-funasr的实现允许通过环境变量或配置文件指定设备类型（如device=cpu），则可以在CPU上运行。

（2）TorchAcc加速与设备兼容性

在分布式训练场景中，TorchAcc等优化工具通常会针对GPU进行性能优化，但并不完全排除CPU的支持。例如，在某些场景下，可以通过设置-cpu-offload参数来开启CPU负载训练。如果modelscope-funasr依赖类似的机制，则可能支持CPU运行。

（3）代码层面的设备绑定

如果modelscope-funasr的代码中明确绑定了GPU设备（如torch.cuda.is_available()或device='cuda'），则需要手动修改代码以支持CPU运行。例如，将设备设置改为：

device = 'cpu' if not torch.cuda.is_available() else 'cuda'

这样可以确保在没有GPU的情况下自动切换到CPU。

3. 解决方法

如果您希望在CPU上运行modelscope-funasr，可以尝试以下步骤：

（1）检查配置文件

查看modelscope-funasr的配置文件或启动脚本，确认是否有类似device或ngpu的参数可以调整。如果有，将其设置为cpu或ngpu=0。

（2）修改代码

如果配置文件中没有相关选项，可以直接修改代码中的设备绑定逻辑。例如： - 将device='cuda'替换为device='cpu'。 - 确保所有涉及CUDA的操作（如.cuda()或.to('cuda')）改为.to('cpu')。

（3）验证运行

完成上述修改后，尝试在CPU环境下运行模型，并观察是否能够正常执行。如果遇到显存相关的错误（如CUDA out of memory），说明代码仍然存在对GPU的强依赖，需要进一步排查。

4. 重要提醒

• 性能差异：即使modelscope-funasr支持CPU运行，由于CPU的计算能力远低于GPU，训练或推理速度可能会显著下降。建议仅在测试或轻量级任务中使用CPU模式。
• 硬件要求：如果模型规模较大（如大语言模型或复杂的目标识别模型），建议优先使用GPU资源，尤其是带有高显存的GPU卡型（如GU30系列）。

5. 总结

modelscope-funasr默认设置ngpu=1并不意味着完全无法使用CPU运行。通过调整配置文件或修改代码中的设备绑定逻辑，可以实现CPU模式下的运行。但在实际操作中，需注意性能差异和硬件限制。

如果您需要更具体的代码修改指导或配置示例，请提供modelscope-funasr的相关代码片段或配置文件内容，以便进一步协助您解决问题。