PaddleOCR使用TensorRT推理时的内存泄漏问题分析与解决

问题背景

在使用PaddleOCR v2.8.1进行文本识别任务时，部分用户报告在使用TensorRT进行推理时会出现内存持续上涨的问题。具体表现为：当启用TensorRT加速(--use_tensorrt=True)时，随着推理过程的进行，系统内存会不断增长，直到耗尽导致程序崩溃；而如果不使用TensorRT，则内存使用保持稳定。

环境配置

出现该问题的典型环境配置如下：

• PaddleOCR版本：v2.8.1
• PaddlePaddle版本：v2.6.1
• TensorRT版本：8.6.1.6
• Python版本：3.10
• 操作系统：Linux

问题复现

用户使用的典型推理命令如下：

python tools/infer/predict_rec.py \
--rec_model_dir=./inference/rec_ppocr_v4/ \
--image_dir="图片路径" \
--rec_algorithm="SVTR_LCNet" \
--rec_image_shape="3, 48, 320" \
--rec_batch_num=1 \
--rec_char_dict_path="./ppocr/utils/en_dict.txt" \
--benchmark=True \
--use_gpu=True \
--use_tensorrt=True \
--warmup=True

排查过程

1. 版本对比测试：

   • 将PaddlePaddle降级到2.4.2版本后，内存上涨问题消失
   • 在PaddlePaddle 2.6.1版本上问题重现
   • 初步判断可能是PaddlePaddle版本与TensorRT版本的兼容性问题

2. 内存监控：

   • 使用memory_profiler工具对内存使用情况进行监控
   • 发现内存会在推理初期上涨，但正常情况下应该会稳定在一定水平
   • 异常情况下内存会持续上涨不释放

3. 模型测试：

   • 测试官方提供的预训练模型，同样出现内存上涨问题
   • 排除用户自定义模型导致问题的可能性

4. 环境因素排查：

   • 检查CUDA和cuDNN版本是否匹配
   • 验证TensorRT安装是否正确
   • 最终确认是特定环境配置导致的问题

解决方案

经过深入排查，确认该问题是由特定环境配置不当引起的。解决方法包括：

1. 环境重新配置：

   • 确保CUDA、cuDNN和TensorRT版本完全匹配
   • 检查PaddlePaddle是否针对当前TensorRT版本进行了编译

2. 替代方案：

   • 暂时降级PaddlePaddle到2.4.2版本
   • 等待官方发布修复版本

3. 内存管理优化：

   • 在代码中显式调用内存释放方法
   • 减少不必要的中间变量保留

最佳实践建议

为了避免类似问题，建议用户：

1. 严格按照官方文档推荐的环境配置进行安装
2. 在升级PaddlePaddle或TensorRT版本前进行充分测试
3. 使用工具监控推理过程中的内存使用情况
4. 对于生产环境，建议先在测试环境中验证新版本的稳定性

总结

PaddleOCR在使用TensorRT加速推理时出现的内存泄漏问题，通常与环境配置不当有关。通过仔细检查环境依赖关系、版本兼容性，并采用适当的内存管理策略，可以有效解决此类问题。同时，用户应关注官方发布的最新版本，以获取更好的稳定性和性能优化。