一、按照CPU和GPU分类，执行任务拆分

1.1 CPU 执行步骤

步骤 代码位置 是否耗时 耗时原因
FFmpeg 检查 fast_check_ffmpeg() → subprocess.run(["ffmpeg", "-version"], ...)（约第 70 行） 不耗时 仅检查一次，开销小
视频拆帧保存 video2imgs() → cv2.VideoCapture(...) cv2.imwrite(...)（约第 90–110 行） 耗时 视频解码+逐帧 PNG 写盘，I/O 占主导
人脸检测/裁剪 prepare_material() → coord_list, frame_list = get_landmark_and_bbox(...) cv2.resize(...)（约第 300–330 行） 耗时 地标检测在 CPU 上，逐帧 resize 计算多
面部解析/蒙版生成 prepare_material() → mask, crop_box = get_image_prepare_material(...) cv2.imwrite(...)（约第 360–380 行） 耗时 分割/解析 CPU 计算 + 蒙版写盘 I/O
保存中间数据 prepare_material() → pickle.dump(...) torch.save(...)（约第 390–400 行） 不耗时 文件序列化/写入，单次操作，相对快
音频特征提取 (librosa) inference() → whisper_input_features, librosa_length = audio_processor.get_audio_feature(...)（约第 500 行） 耗时 高质量重采样/梅尔谱提取全在 CPU，日志“提取音频特征耗时”
批数据生成/入队 inference() → gen = datagen(...) res_frame_queue.put(res_frame)（约第 580、640 行） 不耗时 Python 生成器/队列同步，轻微，非主要耗时
帧合成与保存 process_frames() → cv2.resize(...) combine_frame = get_image_blending(...) cv2.imwrite(...tmp/%08d.png)（约第 440–470 行） 耗时 每帧 resize+混合
图像序列转视频 inference() → os.system(ffmpeg ... -f image2 -i tmp/%08d.png ...)（约第 700 行） 耗时 FFmpeg CPU H.264 编码，受分辨率/帧数影响大
音频重采样并写 WAV save_audio_to_wav() → librosa.resample(...) audio_segment.export(...)（约第 720–740 行） 耗时 重采样 (soxr_hq) 计算 + 磁盘写音频
音视频合成 inference() → os.system(" ".join(cmd_combine_audio))（约第 750 行） 耗时 FFmpeg 混流 + AAC 编码，全在 CPU
清理临时文件 os.remove(...), shutil.rmtree(...)（约第 760–770 行） 不耗时 删除文件操作，耗时极小

1.2 GPU 执行步骤

步骤 代码位置 是否耗时 耗时原因
模型迁移到 GPU（half） pe = pe.half().to(device)
vae.vae = vae.vae.half().to(device)
unet.model = unet.model.half().to(device) （约第 30–40 行） 		不耗时（一次性初始化） 仅权重加载到显存 + half 精度转换，初始化时一次开销，不在推理循环内
VAE 编码头像素材 prepare_material() → latents = vae.get_latents_for_unet(resized_crop_frame) （约第 340 行） 耗时 每帧执行卷积前向，素材帧数多时累计显著
Whisper 前向（切块/编码） inference() → whisper_chunks = audio_processor.get_whisper_chunk(..., whisper, ...) （约第 520 行） 耗时 Transformer 前向计算，随音频时长/切片数线性增长，你有日志“提取音频 chunk 耗时”
条件特征编码 (pe) inference() → audio_feature_batch = pe(whisper_batch.to(device)) （约第 610 行） 耗时 小网络逐批前向，日志“音频特征提取耗时”
latent 搬运到 GPU inference() → latent_batch = latent_batch.to(device=device, dtype=unet.model.dtype) （约第 615 行） 耗时 Host→Device 内存传输，大批量时 PCIe 成瓶颈，日志“潜在向量传输到设备耗时”
UNet 前向采样（核心生成） inference() → pred_latents = unet.model(...).sample （约第 620 行） 耗时 最重的卷积/注意力计算，推理主要耗时，日志“推理生成潜在变量耗时”
VAE 解码 latent→图像 inference() → recon = vae.decode_latents(pred_latents) （约第 625 行） 耗时 反卷积/上采样批量执行，日志“潜在变量解码耗时”

二、按照代码执行顺序拆分

流程阶段（按你代码顺序） 主要代码位置 主要跑在谁 为什么 对整体速度影响
模型加载 & 半精度上卡 pe.half().to(device)、vae.vae.half().to(device)、unet.model.half().to(device) GPU（搬运+显存） 一次性把权重拷到 GPU、转 FP16 仅初始化，一般不决定整体快慢
人脸检测/裁剪/掩膜/写图 get_landmark_and_bbox、get_image_prepare_material、cv2.resize/imwrite、video2imgs CPU OpenCV 编解码、图像 IO、掩膜计算是 CPU 侧 在素材多/逐帧落盘时会显著；对 AMD/Intel 差异敏感（向量化/线程）
音频特征提取（重采样+Mel） audio_processor.get_audio_feature(...)，以及后面的 librosa.resample(..., res_type='soxr_hq')（两处） CPU（默认） librosa 的 soxr 高质量重采样 & numpy 计算在 CPU 侧；很吃单核/向量化/BLAS 高影响：音频长/频繁调用时，容易把 GPU“饿住” (PyTorch Docs, Python-SoXR)
Whisper 切块/编码 audio_processor.get_whisper_chunk(..., whisper, ...)（Whisper 模型已 .to(device, dtype=weight_dtype)） GPU（模型前向）+ 少量 CPU（拼接/切片） Transformer 前向在 GPU；但切块/张量拼接仍在 CPU 中-高：看音频时长与 batch 设定
条件特征编码（pe） audio_feature_batch = pe(whisper_batch.to(device)) GPU（小模型）+ CPU→GPU 传输 前向在 GPU；.to(device) 的 H2D 传输易成为等待点 中等（H2D 若未用 pinned+non_blocking，会拖慢） (PyTorch Docs, PyTorch Forums)
UNet 采样（核心生成） unet.model(...).sample GPU 大卷积/注意力算子全部在 GPU 最高：常见主耗时
VAE 解码 vae.decode_latents(pred_latents) GPU 上采样/反卷积在 GPU 中-高：分辨率/批量越大越吃
帧融合 & 出视频 get_image_blending(...)、cv2.imwrite、ffmpeg ... -vcodec libx264 & 音视频合成 CPU（OpenCV/PNG/x264）或 GPU（若改 NVENC） x264 是典型 CPU 负载、强依赖 AVX/线程；NVENC 可把视频编码交给 GPU 高：长视频或逐帧 PNG → 再编码时尤其明显；对 Intel/AMD 的 SIMD 路径很敏感 (Phoronix)

GPU 负责 Whisper/pe/UNet/VAE 的前向与解码；CPU 负责「音频重采样/特征预处理」「OpenCV/PNG/FFmpeg」以及所有 CPU↔GPU 的数据搬运。只要 CPU 侧这些环节慢，GPU 就会空等——这会放大“AMD vs Intel”的差距（同一张 3090 也跑不满）。

三、CPU 性能对比 & RTX 3090 算力数据

（a）Intel Core i9-13900K vs AMD Ryzen 9 5950X

  • 根据 Technical.City 的聚合基准评价，i9‑13900K 比 Ryzen 9 5950X 整体性能高约 28.9%。维基百科+8技术城+8CPU Monkey+8

  • Geekbench 5 单核：i9‑13900K 得分 2986 vs 5950X 得分 2211，快约 +35%。多核更是领先。技术城

  • 更强的性能也分布在多项现实使用场景，例如 Cinebench R23 多核 i9 达到 39,652 vs 5950X 的 28,577（+39%）。

综上，i9‑13900K 在单核和多核性能上都明显优于 5950X，性能提升可视为 30–40% 区间，这与你在 MuseTalk 中 AMD 慢 30–40% 的观察相吻合。

（b）RTX 3090 算力（FP32 / FP16）

询问AI得到的总结：

四、论文关于硬件的描述

论文中强调：

  • MuseTalk 支持在 256×256 分辨率下以 30 FPS 以上速度在线生成视频，并具备“几乎可忽略的启动延迟”

  • 在项目 GitHub README 中强调 MuseTalk 可在 NVIDIA Tesla V100 GPU 上以 30 FPS+ 的速度运行。（这是基于纯推理阶段的耗时，加上预处理、写图、编码等步骤，达不到这个速度。）

没有任何关于CPU 负载、CPU 架构或数据预处理性能的评估或优化。