请问支持 平头哥 计算显卡吗？

[shangxiaaabb]

目前考虑私有化部署，请问funasr中使用的模型如：
1、speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
2、speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online
3、speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
使用到计算卡：平头哥人工智能计算显卡系列，如 正武810E 等，请问支持吗？

[LauraGPT]

你好!说明一下 FunASR 在非 NVIDIA 计算卡上的情况:

FunASR 本身基于标准 PyTorch,官方测试与支持的只有 CPU 和 NVIDIA CUDA GPU,代码里没有针对平头哥(正武 810E 等)做任何专门适配。能否在这类国产计算卡上跑,取决于厂商是否提供了对应的 PyTorch 后端插件(类似昇腾的 torch_npu、摩尔线程的 torch_musa):

• 如果平头哥为正武 810E 提供了这样的 torch 插件,理论上装上它、把 device 设成对应设备名即可尝试,但我们没测过、不保证。建议直接向平头哥确认是否有 PyTorch 适配层。

更稳妥的私有化部署路径(这几个模型都支持):

1. CPU 部署:开箱即用。Paraformer / fsmn-vad / SeACo 在 CPU 上都能实时跑,SenseVoice 量化后 CPU 更轻量。私有化最省心。
2. ONNX 导出 + ONNX Runtime:FunASR 支持把模型导出 ONNX(funasr-runtime C++ 引擎就是跑 ONNX 的)。如果平头哥提供了 ONNX Runtime 的 Execution Provider,就能用它跑 ONNX 模型——这是国产卡比较通用的接入方式,也建议向厂商确认是否有 ORT EP。

简言之:没有现成的平头哥支持;能不能用,看厂商有没有 torch 插件或 ONNXRuntime EP。要稳,先用 CPU 跑通,再按厂商提供的适配层迁到加速卡。