一、发明背景
- 当前声音克隆技术的成本较高，例如，原有技术的成本大约为500美元。
- 这种高成本限制了声音克隆技术的广泛应用和商业化潜力。
二、发明的新颖性
- 描述基于对等节点结构的声音克隆集群，每个节点都能提供训练和推理服务。
- 强调前端处理流程的优化，通过拆分文字内容，显著降低GPU占用。
- 提出将部分模型，如BERT特征模型，放在CPU上运行的策略。
- 引入预生成方式，将模型完全放在CPU上运行，并根据需求部署和卸载模型。
三、优势及改进
- 列出对等节点结构提高系统灵活性和可扩展性的优势。
- 强调集群同时支持训练和推理服务，提高效率。
- 描述特殊寻址机制确保服务的有效分配和执行。
- 说明任意节点均可轻松部署和卸载推理模型，实现个人化的声音克隆服务。
- 强调优化的前端处理流程通过拆分文字内容，显著降低GPU占用。
- 说明将部分模型如BERT特征模型放在CPU上运行，进一步降低GPU的使用，并提升并发能力。
- 引入预生成方式，将模型完全放在CPU上运行，显著降低成本。
四、技术描述
- 详细描述用户操作流程，包括训练资源寻址、训练任务启动、数据准备、特征文件生成、训练过程、模型部署、模型状态查询和声音克隆。
- 描述集群操作细节，包括处理用户训练和部署请求、管理训练资源和模型服务、确保训练和推理服务的有效分配和执行。
- 详细说明系统性能优化策略，包括前端处理流程的优化和BERT特征模型在CPU上运行的策略。
- 描述资源监控与接口，包括获取当前节点的CPU和GPU使用情况的接口、实时资源监控和资源使用数据的应用。
- 描述动态资源分配策略，包括资源剩余情况与端口使用情况的检查、任务优先级高的任务优先获得资源、资源优化分配。
- 描述文本处理策略，包括通过标点符号拆分长文本以减少GPU占用，以及在无法控制文本长度时采用固定长度强制拆分。
- 引入预生成方式的描述，包括如何将模型完全放在CPU上运行，并根据需求部署和卸载模型。
五、商用应用
- 描述本发明在语音合成、游戏开发、电影制作等领域的应用前景。
- 强调其高效和可扩展的特性，使其成为处理大规模声音克隆需求的理想选择。
- 描述其支持个人化模型部署和管理的特性，在提供定制化声音服务方面的优势。
- 强调前端优化的处理流程使其尤其适合处理高并发请求，同时保持较低的硬件资源占用。
- 强调通过预生成方式，成本可以显著降低，从而降低声音克隆技术的门槛，促进其广泛应用。
六、资源管理策略
- 描述资源智能调配策略，包括前期优先分配训练资源，后期优先分配推理资源。
- 描述远程接口与资源协调，包括远程接口的判断逻辑与本地过程基本一致，任务分配策略。
- 描述资源紧张时的服务保障，包括尽量保证当前使用的资源保证使用，同时检查闲置资源，若没有资源可用，就只能等待或增加硬件资源。
七、成本效益分析
- 描述通过集群算法和前端拆分，成本从原有的100%降低到20%，即从500美元降低到100美元。
- 描述通过集群算法和部分模型在CPU上运行，成本进一步降低50%，即从100美元降低到50美元。
- 描述通过集群算法和预生成方式，成本可以进一步降低，总体降低超过90%，在预生成方式下可以降低97%的成本。
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