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document_type: "architecture_design"
service: "MOMENTRY_CORE"
title: "ASRX 取代 ASR - Mac Studio 硬體升級評估"
date: "2026-04-01"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "asrx"
  - "硬體升級評估"
  - "studio"
ai_query_hints:
  - "查詢 ASRX 取代 ASR - Mac Studio 硬體升級評估 的內容"
  - "ASRX 取代 ASR - Mac Studio 硬體升級評估 的主要目的是什麼？"
  - "如何操作或實施 ASRX 取代 ASR - Mac Studio 硬體升級評估？"
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# ASRX 取代 ASR - Mac Studio 硬體升級評估

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 分析日期 | 2026-04-01 |
| 部署模式 | 邊緣 AI（本地運行） |
| 現有硬體 | M4 Mac Mini 16GB |
| **未來硬體** | **Mac Studio** |
| 目標 | 評估硬體升級後的處理器架構 |

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## 執行摘要

### ✅ 強烈建議統一為 ASRX

**Mac Studio 優勢**：
- ✅ 記憶體更大（32-128GB）
- ✅ GPU 更強（M4 Max/M2 Ultra）
- ✅ 可運行大型模型無壓力
- ✅ 並行處理能力提升
- ✅ 完全消除效能瓶頸

**新架構建議**：
- 統一使用 ASRX
- 預設 large-v3 模型
- 所有影片類型適用

---

## Mac Studio 規格分析

### 預期硬體配置

| 機型 | 晶片 | 記憶體 | GPU 核心數 | 價格區間 |
|------|------|--------|-----------|---------|
| **Mac Studio** | M4 Max | 32-64GB | 30-40 | $1,999-$3,199 |
| **Mac Studio** | M2 Ultra | 64-128GB | 60-76 | $3,999-$5,499 |
| **Mac Studio** | M4 Ultra (預期) | 128-192GB | 80+ | $6,999+ |

### 記憶體對比

```
M4 Mac Mini 16GB:
  ├─ 系統保留:     2-3 GB
  ├─ 資料庫:       2 GB
  ├─ API Server:   0.5 GB
  └─ 可用於處理器: 10-11 GB ⚠️

Mac Studio 32GB:
  ├─ 系統保留:     2-3 GB
  ├─ 資料庫:       2 GB
  ├─ API Server:   0.5 GB
  └─ 可用於處理器: 26-27 GB ✅

Mac Studio 64GB:
  ├─ 系統保留:     3-4 GB
  ├─ 資料庫:       2 GB
  ├─ API Server:   0.5 GB
  └─ 可用於處理器: 57-58 GB ✅✅

Mac Studio 128GB:
  ├─ 系統保留:     4-5 GB
  ├─ 資料庫:       2 GB
  ├─ API Server:   0.5 GB
  └─ 可用於處理器: 116-119 GB ✅✅✅
```

---

## 效能提升預估

### ASRX Large-v3 處理時間對比

| 硬體 | 短影片 (159.6s) | 中影片 (10分鐘) | 長影片 (114分鐘) |
|------|----------------|----------------|-----------------|
| **M4 Mini 16GB** | 150s | 600s | 5,400s (90分鐘) |
| **Mac Studio 32GB** | **75s** ✅ | **300s** ✅ | **2,700s (45分鐘)** ✅ |
| **Mac Studio 64GB** | **45s** ✅✅ | **180s** ✅✅ | **1,620s (27分鐘)** ✅✅ |
| **Mac Studio 128GB** | **30s** ✅✅✅ | **120s** ✅✅✅ | **1,080s (18分鐘)** ✅✅✅ |

**加速比**：
- Mac Studio 32GB: **2x** 提升
- Mac Studio 64GB: **3.3x** 提升
- Mac Studio 128GB: **5x** 提升

### 多處理器並行運行

```
M4 Mini 16GB:
  ├─ 記憶體限制: 只能串行運行
  └─ 並行風險: 記憶體溢位 ❌

Mac Studio 64GB:
  ├─ 可並行: 4-6 個處理器
  └─ 總時間: 減少 60-70% ✅

Mac Studio 128GB:
  ├─ 可並行: 8-10 個處理器
  └─ 總時間: 減少 80-85% ✅✅
```

---

## 新架構設計（Mac Studio 優化）

### 統一處理器架構

```python
class UnifiedAudioProcessor:
    """
    Mac Studio 優化版統一音頻處理器
    
    預設配置：
    - 模型: large-v3
    - 說話人分離: 啟用
    - 時間戳對齊: 啟用
    - 裝置: MPS (Metal Performance Shaders)
    - 精度: float16
    """
    
    DEFAULT_CONFIG = {
        "model": "large-v3",        # 最高準確度
        "diarization": True,        # 說話人分離
        "alignment": True,          # 詞級時間戳
        "device": "mps",            # Mac GPU
        "compute_type": "float16",  # FP16 加速
        "batch_size": 16,           # 批次處理
        "num_workers": 4            # 並行工作進程
    }
```

### 記憶體管理策略

```python
class MemoryManager:
    """Mac Studio 記憶體管理"""
    
    # 根據硬體自動調整
    MEMORY_LIMITS = {
        32: {"max_usage": 26000, "cleanup_threshold": 22000},
        64: {"max_usage": 57000, "cleanup_threshold": 50000},
        128: {"max_usage": 116000, "cleanup_threshold": 100000}
    }
    
    def __init__(self):
        import psutil
        self.total_memory = psutil.virtual_memory().total // (1024 * 1024)
        self.config = self._get_config()
    
    def _get_config(self):
        """根據記憶體大小自動配置"""
        for mem_size, config in sorted(self.MEMORY_LIMITS.items(), reverse=True):
            if self.total_memory >= mem_size * 1024:
                return config
        return self.MEMORY_LIMITS[32]
```

### 並行處理架構

```python
import concurrent.futures
from typing import List, Dict

class ParallelProcessor:
    """Mac Studio 並行處理器"""
    
    def __init__(self, max_workers: int = None):
        # 根據記憶體自動決定並行數
        if max_workers is None:
            import psutil
            total_gb = psutil.virtual_memory().total // (1024**3)
            self.max_workers = min(total_gb // 8, 8)  # 每 8GB 一個 worker
        else:
            self.max_workers = max_workers
    
    def process_videos(self, video_paths: List[str], configs: List[Dict]):
        """並行處理多個影片"""
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_workers) as executor:
            futures = []
            for video_path, config in zip(video_paths, configs):
                future = executor.submit(
                    self._process_single,
                    video_path,
                    config
                )
                futures.append(future)
            
            results = []
            for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
                results.append(future.result())
            
            return results
```

---

## Mac Studio 專屬優化

### 1. Metal Performance Shaders (MPS) 加速

```python
import torch

class MPSOptimizer:
    """Mac Studio MPS 優化"""
    
    @staticmethod
    def optimize_model(model):
        """優化模型以使用 MPS"""
        if torch.backends.mps.is_available():
            # 使用 Mac GPU
            device = torch.device("mps")
            model = model.to(device)
            
            # 啟用 FP16（Mac Studio 支援）
            model = model.half()
            
            # 啟用記憶體優化
            torch.mps.empty_cache()
            
            return model
        return model
    
    @staticmethod
    def get_device_info():
        """取得裝置資訊"""
        if torch.backends.mps.is_available():
            return {
                "device": "mps",
                "available": True,
                "built": torch.backends.mps.is_built()
            }
        return {"device": "cpu", "available": False}
```

### 2. 批次處理優化

```python
class BatchProcessor:
    """Mac Studio 批次處理優化"""
    
    def __init__(self, batch_size: int = 16):
        self.batch_size = batch_size
        self.device = torch.device("mps")
    
    def process_batch(self, audio_chunks):
        """批次處理音頻片段"""
        # Mac Studio 有足夠記憶體進行大批次處理
        batches = [
            audio_chunks[i:i + self.batch_size]
            for i in range(0, len(audio_chunks), self.batch_size)
        ]
        
        results = []
        for batch in batches:
            # 批次推理（充分利用 GPU）
            batch_tensor = torch.stack(batch).to(self.device)
            with torch.no_grad():
                outputs = self.model(batch_tensor)
            results.extend(outputs.cpu())
        
        return results
```

### 3. 模型預載入與快取

```python
class ModelCache:
    """Mac Studio 模型快取"""
    
    _instance = None
    _models = {}
    
    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().__new__(cls)
            # Mac Studio 有足夠記憶體，預載入所有常用模型
            cls._preload_all_models()
        return cls._instance
    
    @classmethod
    def _preload_all_models(cls):
        """預載入所有模型到記憶體"""
        models_to_load = [
            ("tiny", whisperx.load_model("tiny", device="mps")),
            ("base", whisperx.load_model("base", device="mps")),
            ("small", whisperx.load_model("small", device="mps")),
            ("medium", whisperx.load_model("medium", device="mps")),
            ("large-v3", whisperx.load_model("large-v3", device="mps")),
        ]
        
        for name, model in models_to_load:
            cls._models[name] = model
            print(f"[ModelCache] Loaded {name} model")
        
        print(f"[ModelCache] Total models loaded: {len(cls._models)}")
    
    def get_model(self, name: str):
        """取得模型（已預載入）"""
        return self._models.get(name)
```

---

## 處理時間對比（實際預估）

### 場景 1：會議記錄（30分鐘）

```
M4 Mini 16GB:
  ASR tiny:      120s
  ASRX base:     300s
  ASRX large:    900s (15分鐘)

Mac Studio 64GB:
  ASR tiny:      60s
  ASRX base:     150s
  ASRX large:    270s (4.5分鐘) ✅

Mac Studio 128GB:
  ASR tiny:      40s
  ASRX base:     100s
  ASRX large:    180s (3分鐘) ✅✅
```

### 場景 2：完整影片處理管道

```
影片: 30分鐘
處理器: ASR + OCR + YOLO + Face + Pose + Scene

M4 Mini 16GB (串行):
  總時間: ~45分鐘

Mac Studio 64GB (並行):
  總時間: ~15分鐘 ✅ (3x 提升)

Mac Studio 128GB (並行):
  總時間: ~8分鐘 ✅✅ (5.6x 提升)
```

---

## 成本效益分析

### 硬體投資回報

| 項目 | M4 Mini 16GB | Mac Studio 64GB | 差異 |
|------|--------------|----------------|------|
| **硬體成本** | $699 | $3,199 | +$2,500 |
| **處理能力** | 基準 | 3.3x | +230% |
| **並行能力** | 無 | 4-6 個處理器 | ✅ |
| **大型模型** | 受限 | 完全支援 | ✅ |
| **用戶體驗** | 等待 | 即時 | ✅ |

### 使用壽命分析

```
假設每日處理量: 20 部影片（平均 30分鐘）

M4 Mini 16GB:
  每日處理時間: 15小時
  硬體壽命: 3-4年

Mac Studio 64GB:
  每日處理時間: 5小時
  硬體壽命: 5-6年（負載低）
  
投資回報:
  2.5年內回本（時間價值 + 用戶體驗）
```

---

## 最終建議

### ✅ 強烈建議統一為 ASRX（Mac Studio）

**新架構**：

```python
# config/audio_processor_config.json
{
  "hardware": "mac_studio",
  "default_profile": "professional",
  "profiles": {
    "fast": {
      "model": "tiny",
      "diarization": false,
      "description": "快速預覽（緊急情況）"
    },
    "standard": {
      "model": "base",
      "diarization": false,
      "description": "標準轉錄（向下兼容）"
    },
    "professional": {
      "model": "large-v3",
      "diarization": true,
      "description": "專業處理（預設）"
    }
  },
  "optimization": {
    "device": "mps",
    "compute_type": "float16",
    "batch_size": 16,
    "num_workers": 4,
    "preload_models": ["large-v3", "base"]
  }
}
```

### 實施步驟

#### Phase 1：Mac Studio 部署準備（立即）

```bash
# 1. 創建統一處理器
scripts/audio_processor_unified.py

# 2. Mac Studio 優化配置
config/mac_studio_optimizations.json

# 3. 模型預下載腳本
scripts/download_all_models.py
```

#### Phase 2：統一處理器實現（第一週）

```python
# 替代現有的 ASR 和 ASRX
class UnifiedAudioProcessor:
    """
    Mac Studio 優化版
    預設使用 large-v3 + 說話人分離
    """
    def __init__(self):
        self.model = self._load_model("large-v3")
        self.diarization = True
        self.alignment = True
```

#### Phase 3：並行處理優化（第二週）

```python
# Mac Studio 多處理器並行
class ParallelVideoProcessor:
    def process_all(self, file_uuid):
        # 同時運行所有處理器
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
            futures = {
                "audio": executor.submit(self.run_asrx, file_uuid),
                "ocr": executor.submit(self.run_ocr, file_uuid),
                "yolo": executor.submit(self.run_yolo, file_uuid),
                "face": executor.submit(self.run_face, file_uuid),
                "pose": executor.submit(self.run_pose, file_uuid),
                "scene": executor.submit(self.run_scene, file_uuid)
            }
            
            return {k: f.result() for k, f in futures.items()}
```

#### Phase 4：API 更新（第三週）

```bash
# 新 API 端點
POST /api/v1/process
{
  "file_uuid": "...",
  "processors": ["audio"],  # 統一使用 ASRX large
  "mode": "auto"            # 或 "fast" / "professional"
}

# 向下兼容
POST /api/v1/process
{
  "file_uuid": "...",
  "processors": ["asr"]     # 自動映射到 "standard" profile
}
```

---

## Mac Studio 部署清單

### 硬體建議

```
推薦配置: Mac Studio M4 Max 64GB
  ├─ CPU: 14核心
  ├─ GPU: 30核心
  ├─ 記憶體: 64GB Unified Memory
  ├─ 儲存: 1TB SSD
  └─ 價格: ~$3,199

理由:
  ✅ 64GB 記憶體足夠運行所有大型模型
  ✅ M4 Max GPU 性能強大
  ✅ 可並行 4-6 個處理器
  ✅ 價格合理
```

### 軟體環境

```bash
# macOS 版本
macOS 15.0+ (Sequoia)

# Python 環境
Python 3.11+
PyTorch 2.0+ (MPS support)
whisperx 3.1+

# 系統配置
ulimit -n 65536  # 提高文件描述符限制
sudo sysctl -w vm.loadavg=0  # 優化記憶體管理
```

### 模型儲存

```
/Users/accusys/momentry/models/
├── audio/
│   ├── whisperx_tiny.pt          (75MB)
│   ├── whisperx_base.pt          (150MB)
│   ├── whisperx_small.pt         (500MB)
│   ├── whisperx_medium.pt        (1.5GB)
│   ├── whisperx_large_v3.pt      (3GB)
│   ├── alignment_model_zh.pt     (350MB)
│   ├── alignment_model_en.pt     (350MB)
│   └── diarization_model.pt      (500MB)
├── scene/
│   └── resnet18_places365.pth.tar (43MB)
├── yolo/
│   └── yolov8x.pt                (200MB)
└── pose/
    └── pose_model.pt             (100MB)

總計: ~6.5GB
```

---

## 性能基準測試計劃

### Mac Studio 到達後立即測試

```bash
# 1. 記憶體測試
python3 scripts/test_memory_capacity.py

# 2. MPS 加速測試
python3 scripts/test_mps_acceleration.py

# 3. 並行處理測試
python3 scripts/test_parallel_processing.py

# 4. 完整管道測試
python3 scripts/test_full_pipeline_mac_studio.py

# 5. 長時間穩定性測試
python3 scripts/test_stability_24h.py
```

---

## 總結

### Mac Studio 改變了什麼？

| 因素 | M4 Mini 16GB | Mac Studio 64GB |
|------|--------------|----------------|
| **記憶體限制** | ⚠️ 限制大型模型 | ✅ 無限制 |
| **處理速度** | ⚠️ 較慢 | ✅ 3-5x 提升 |
| **並行能力** | ❌ 無 | ✅ 4-6 個處理器 |
| **用戶體驗** | ⚠️ 需等待 | ✅ 接近即時 |
| **維護複雜度** | ⚠️ 需優化 | ✅ 簡化 |

### 最終決策

**✅ Mac Studio 到達後，統一為 ASRX**

**理由**：
1. ✅ 硬體資源充足（64GB+ RAM）
2. ✅ 效能提升 3-5 倍
3. ✅ 可並行處理
4. ✅ 功能完整（說話人分離）
5. ✅ 用戶體驗極佳
6. ✅ 維護簡化（單一處理器）

**時間表**：
- **立即**：準備統一處理器架構
- **Mac Studio 到達**：部署新架構
- **第一週**：性能測試與優化
- **第二週**：全面啟用 ASRX large-v3

**預期效果**：
- 處理速度：提升 3-5 倍
- 用戶等待時間：減少 70-80%
- 維護成本：降低 50%
- 功能完整性：100%（所有功能啟用）
