網(wǎng)易互娛 AI Lab 的研發(fā)人員，基于 Wenet 語音識別工具進行優(yōu)化和創(chuàng)新，利用 NVIDIA Triton 推理服務(wù)器的 GPU Batch Inference 機制加速了語音識別的速度，并且降低了成本。

2001 年正式成立的網(wǎng)易游戲·互動娛樂事業(yè)群在經(jīng)歷了近 20 年的發(fā)展歷程后，以“創(chuàng)新無邊界，匠心造精品”為文化基石，創(chuàng)造了一系列大家耳熟能詳?shù)拇碜髌罚鐗艋梦饔蜗盗小⒋笤捨饔蜗盗小ⅰ蛾庩枎煛贰ⅰ兜谖迦烁瘛贰ⅰ痘囊靶袆印贰ⅰ堵释林疄I》、《哈利波特：魔法覺醒》等。在 data.ai 公布的 2021 全球發(fā)行商 52 強榜單中，網(wǎng)易排名第二。

語音識別 AI 算法服務(wù)目前已經(jīng)成為各個領(lǐng)域不可或缺的基礎(chǔ)算法服務(wù)。網(wǎng)易互娛 AI Lab 為所有互娛游戲的玩家，CC 直播平臺用戶等提供完善的語音識別服務(wù)。語音識別服務(wù)每天都有大量的調(diào)用量，AI 推理的計算量繁重。

在網(wǎng)易游戲中，語音識別是一個調(diào)用量龐大的基礎(chǔ)算法服務(wù)，如果在語音識別算法服務(wù)這里出現(xiàn)時耗或吞吐瓶頸的話，會因為語音內(nèi)容識別過慢，使得用戶使用體驗大幅下降。

服務(wù)是基于開源框架 Wenet 優(yōu)化開發(fā)，但是 Wenet 框架中非流式部署方案是基于 libtorch 和 C++ 的，并且熱詞和語言模型部分均采用了 Openfst，速度較慢，也不太方便使用。經(jīng)過測試 CPU Float32 模式下解碼，onnxruntime 要比 libtorch 快了近 20%。在 GPU 部署時還需要有拼接 Batch 的機制，batch inference 雖然在使用 CPU 做推理時沒有太大的提升，但是能大大提升 GPU 的利用率。

基于以上的挑戰(zhàn)，網(wǎng)易互娛 AI Lab 選擇了采用 NVIDIA 在 Wenet 中開源的 Triton 部署方案來改進優(yōu)化后進行 GPU 部署，使得語音識別速度提高，大幅降低時延和運營成本。

由于 Wenet 開源框架下的 Triton 推理服務(wù)器并沒有考慮音頻解碼，顯存溢出等問題，所以需要有個前端邏輯做音頻解碼處理和音頻分段處理。并且因為 Triton 推理服務(wù)器組 batch 的機制是相同音頻長度才會自動組成 batch 做推理，所以前端處理邏輯這塊還加上了按秒 padding 的操作。整體流程如圖所示。

其中前端處理流程如圖所示：

NVIDIA Triton 推理服務(wù)器處理流程：

(圖片來源于網(wǎng)易互娛授權(quán))

其中 Triton 推理服務(wù)器中解碼器部分是基于 Wenet 的熱詞方案而自研實現(xiàn)的熱詞解碼器方案。

QPS，RTF 在 5 秒音頻下，CPU 設(shè)備和 GPU 設(shè)備對比，CPU 為 36 核機器， GPU 為單卡 T4：

(圖片來源于網(wǎng)易互娛授權(quán))

由表格可知，對比 CPU-FP32 與 GPU-FP16，單卡 T4 的推理能力基本相當于 36 核 CPU(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz)機器的 4 倍。并且實驗測試可以得知 FP16 與 FP32 的 WER 基本無損。

自研熱詞解碼器的方法結(jié)果展示：

(圖片來源于網(wǎng)易互娛授權(quán))

這里 GPU 的效果采用自研的熱詞增強的方法，識別率在熱詞這塊能有絕對 0.8% 的性能提升，而 Wenet 開源的方法大概是 0.5%。并且自研熱詞實例的構(gòu)建耗時基本可以忽略不計。

整體來看 GPU 的方案在識別率基本無損的情況下，單卡 T4 比 36 核 CPU 機器提高近 4 倍的 QPS，單個音頻 RTF 測試下，包含音頻解碼等損耗情況下也能提高近 3 倍，并且也能夠支持熱詞增強功能，讓機器成本和識別速度都得到了很好的優(yōu)化。

網(wǎng)易互娛廣州 AI Lab 資深 AI 算法工程師丁涵宇表示：“目前該方案已在網(wǎng)易互娛 AI Lab 語音識別服務(wù)落地，大大的降低了識別時延和機器成本。后續(xù)，我們還將與英偉達一起研究將熱詞增強的方法在 GPU 中實現(xiàn)，探索的極致的語音識別推理性能。”

原文標題：NVIDIA Triton 助力網(wǎng)易互娛 AI Lab，改善語音識別效率及成本

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審核編輯：湯梓紅