实测4090显卡对AI模型推理效果：加速56.26%

实测4090显卡对AI模型推理效果：加速56.26%

本文通过实测对比展示了4090显卡在AI模型推理中的作用。测试使用了whisper系列模型处理不同长度的音频数据，结果显示显卡加速显著提升了推理速度。

测试细节

• 显卡型号：4090D
• 测试模型：whisper音频转文字AI模型（包括tiny、base、small、medium、large、large-v1、large-v2、large-v3共八个模型）
• 测试数据：10秒和30秒长度的音频

测试背景

在之前的音频转文字任务中，没有使用显卡加速。为了验证显卡加速的效果，本次测试对比了有无显卡加速的推理时间。

无显卡加速测试结果

首先测试了10秒长度音频在纯CPU推理下的表现：

从测试结果可以看出：

• tiny和base模型虽然速度快，但准确率较低
• 从medium模型开始，准确率提升，但耗时显著增加，达到29秒，是原音频长度的3倍

有显卡加速测试结果

接下来测试了有显卡加速的情况，同样是10秒长度音频：

结果显示：

• large系列模型的推理时间稳定在18秒左右，不到原音频长度的2倍
• 相比无显卡加速时的30-50秒，有显卡加速时的推理时间大幅降低

进一步对比测试

为了验证音频长度对推理时间的影响，测试了30秒长度音频的推理情况，并将三次测试结果进行对比：

其中：

• 蓝色表示无显卡加速，10秒音频
• 红色表示有显卡加速，10秒音频
• 橙色表示有显卡加速，30秒音频

测试结论

在保证准确度的前提下，使用large系列模型时：

• 无显卡加速的平均时长为42.00秒
• 有显卡加速的平均时长为18.37秒
• 使用GPU后的平均时长相比于不使用GPU时提高了约56.26%

综合测试结果表明，显卡加速确实显著提升了推理速度。推荐使用whisper的large-v2模型，因为它在准确率和推理速度上都表现出色。