PaddleOCR中GPU推理显存泄漏问题的分析与解决

问题背景

在使用PaddleOCR进行GPU推理时，部分用户遇到了显存持续增长且不释放的问题。这个问题在长时间运行的推理服务中尤为明显，当显存耗尽后，后续的推理任务将无法正常执行。该问题主要出现在PaddleOCR的结构化文档分析模块(SerPredictor)中。

环境因素分析

根据用户反馈，该问题在不同环境下的表现有所差异：

1. CUDA版本影响：在CUDA 12.1环境下显存能够正常释放，而在CUDA 11.7/11.8环境下则出现显存泄漏
2. PaddlePaddle版本：涉及paddlepaddle-gpu 2.5.2和2.6.1版本
3. PaddleOCR版本：2.7.3和2.8.1版本均有报告

问题根源

经过技术分析，该问题可能与以下因素有关：

1. GPU内存管理机制：不同CUDA版本对显存的管理策略存在差异
2. 框架内部缓存：推理过程中产生的中间结果未能及时释放
3. 版本兼容性问题：特定版本的PaddlePaddle与CUDA组合可能存在已知缺陷

解决方案

针对该问题，推荐以下几种解决方案：

1. 升级PaddleOCR版本：

   • 确认使用PaddleOCR 2.7.3及以上版本
   • 新版框架对显存管理进行了优化

2. 调整CUDA环境：

   • 优先使用CUDA 12.1环境
   • 如必须使用CUDA 11.x，建议使用11.7版本

3. 版本组合建议：

   • 成功组合：paddleocr 2.7.3 + paddlepaddle-gpu 2.5.2.post117 + CUDA 11.7
   • 避免组合：paddlepaddle-gpu 2.6.1 + CUDA 11.8

实践建议

1. 环境一致性：确保开发环境与生产环境的CUDA版本一致
2. 显存监控：实现显存使用监控机制，及时发现异常
3. 定期重启：对于长时间运行的服务，可考虑定期重启释放资源
4. 版本测试：升级前在测试环境充分验证新版本的稳定性

总结

PaddleOCR在GPU推理过程中的显存泄漏问题主要与环境配置和版本组合有关。通过选择合适的版本组合和CUDA环境，可以有效解决该问题。建议用户根据自身环境条件，选择经过验证的稳定版本组合，以确保推理服务的稳定运行。