在使用阿里云上的ModelScope-FunASR模型，并希望其利用CUDA 0以外的其他GPU进行推理时，您可以按照以下步骤进行设置：
1. 确认GPU配置
首先，确保您的阿里云服务器实例已配备了多个NVIDIA GPU，并且这些GPU均支持CUDA计算。您可以通过阿里云的控制台查看服务器实例的GPU配置信息。
2. 安装必要软件
安装NVIDIA驱动：确保安装了与您的GPU型号兼容的最新NVIDIA驱动程序。
安装CUDA Toolkit和cuDNN：这两个是运行GPU加速任务的基础。请从NVIDIA官方网站下载并安装适合您GPU型号和操作系统版本的CUDA Toolkit和cuDNN。
3. 配置环境变量
在运行ModelScope-FunASR之前，您需要通过设置环境变量来指定使用哪个GPU。在Linux或macOS系统中，您可以使用如下命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，从而指定ModelScope-FunASR使用特定的GPU：
bash复制代码export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<GPU_INDEX>
其中，<GPU_INDEX>是您希望ModelScope-FunASR使用的GPU的索引号（从0开始计数）。例如，如果您想使用第二个GPU（索引为1），则设置：
bash复制代码export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
请注意，设置此环境变量后，只有指定的GPU对CUDA应用程序可见，其他GPU将被忽略。
4. 启动ModelScope-FunASR
在配置好环境变量后，您可以按照ModelScope-FunASR的官方文档或指南来启动服务。在启动过程中，由于CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的作用，ModelScope-FunASR将只会使用您指定的GPU进行推理。
5. 监控GPU使用情况
您可以使用nvidia-smi命令来监控GPU的使用情况，以确保ModelScope-FunASR正在使用您指定的GPU进行推理。
6. 调整模型参数
根据实际需要，您可能还需要调整ModelScope-FunASR的模型参数，如batch size等，以优化GPU的利用率和推理速度。
注意事项
请确保您的阿里云账户已开通并配置了GPU计算资源。
在安装CUDA Toolkit和cuDNN时，请根据您的系统和FunASR的兼容要求选择合适的版本。
如果您使用的是Docker容器化部署，请确保在Docker容器中正确设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，并安装了必要的NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN。
通过以上步骤，您应该能够使ModelScope-FunASR在阿里云上利用CUDA 0以外的其他GPU进行推理。如果遇到任何问题，请参考ModelScope-FunASR的官方文档或联系阿里云的技术支持获取帮助。