Surya项目GPU显存溢出问题分析与解决方案

问题背景

在Windows 11系统下运行Surya OCR项目时，用户遇到了CUDA显存溢出的问题。项目虽然成功加载了识别模型(vikp/surya_rec2)和检测模型(vikp/surya_det3)到CUDA设备，但在执行文本识别阶段出现了"torch.OutOfMemoryError"错误，提示GPU显存不足。

错误分析

根据错误日志显示：

1. 系统尝试分配3.06 GiB显存
2. GPU总容量为4.00 GiB
3. PyTorch已分配9.74 GiB显存
4. 74.77 MiB显存被PyTorch保留但未分配

这个现象表明存在显存管理问题，可能由以下原因导致：

• 默认批处理大小设置过高
• 显存碎片化严重
• 模型参数规模与GPU容量不匹配

技术细节

在Transformer架构的OCR模型中，特别是像Surya这样的复杂模型，显存消耗主要来自：

1. 模型参数存储
2. 中间激活值缓存
3. 注意力机制计算缓存
4. 批处理数据存储

当输入图像尺寸较大或批处理量过大时，这些因素会指数级增加显存需求。

解决方案

用户通过调整批处理大小成功解决问题：

recognition_predictor.batch_size = 32
detection_predictor.batch_size = 32

其他可能的优化方案包括：

1. 降低输入分辨率：适当减小图像尺寸
2. 混合精度训练：使用torch.cuda.amp自动混合精度
3. 梯度检查点：以时间换空间，减少激活值缓存
4. 显存优化配置：设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量

最佳实践建议

1. 在资源受限的设备上，建议从较小批处理量开始测试
2. 监控显存使用情况：torch.cuda.memory_summary()
3. 考虑使用模型量化技术减小模型体积
4. 对于固定工作负载，可以预先计算显存需求

总结

Surya项目的GPU加速功能虽然强大，但需要合理配置才能发挥最佳性能。通过调整批处理大小等参数，可以在有限显存条件下实现稳定运行。这为在消费级GPU上部署大型OCR模型提供了实用参考。

对于入门用户，建议先从CPU模式开始熟悉项目，再逐步尝试GPU加速，并根据实际硬件条件调整相关参数，找到性能与资源消耗的最佳平衡点。