PaddleOCR大模型推理卡顿问题分析与解决方案

问题现象

在使用PaddleOCR进行文本识别时，当将识别模型从ch_PP-OCRv4_rec_infer小模型切换为ch_PP-OCRv4_rec_server_infer大模型后，系统出现明显卡顿现象。具体表现为：

1. 在处理6K分辨率以下的图片时可以完成推理
2. 当处理16K等高分辨率图片时，系统会完全卡住
3. 使用GPU加速后性能提升不明显
4. 相同环境下，小模型和检测模型(ch_PP-OCRv4_det_infer)均无此问题

原因分析

1. 模型规模差异

服务器版模型(server_infer)相比轻量版模型(infer)具有更深的网络结构和更多的参数，这导致：

• 计算量显著增加
• 显存占用大幅提升
• 推理时间成倍增长

2. 输入尺寸影响

高分辨率图片(如16K)经过检测模型后会生成大量文本区域，每个区域都需要单独进行识别：

• 文本区域数量与图片分辨率成正比
• 大模型处理每个区域的时间更长
• 累积效应导致总处理时间急剧增加

3. 硬件资源限制

卡顿现象表明硬件资源可能已达到瓶颈：

• GPU显存被完全占用
• 系统内存可能不足
• CPU-GPU数据传输成为瓶颈

解决方案

1. 图片预处理优化

• 降采样处理：对大尺寸图片先进行适当缩小
• 区域合并：对相邻文本区域进行合并处理
• 分块处理：将大图分割为多个小块分别处理

2. 模型选择策略

• 根据实际需求选择模型：
  • 对精度要求不高时使用轻量版模型
  • 仅在必要时使用服务器版模型
• 考虑模型组合：
  • 检测使用大模型保证定位准确
  • 识别使用小模型提高速度

3. 硬件优化

• 检查GPU驱动和CUDA版本是否匹配
• 监控资源使用情况，确保没有其他进程占用资源
• 考虑使用更高性能的GPU硬件

4. 参数调优

• 调整rec_batch_num参数，优化批量处理大小
• 适当降低rec_image_shape参数，减小输入尺寸
• 调整线程数，找到最佳并行度

最佳实践建议

1. 测试阶段：先用小模型验证流程，再逐步升级到大模型
2. 生产环境：根据实际硬件条件进行压力测试
3. 监控机制：实现资源使用监控，及时发现瓶颈
4. 渐进式优化：从图片预处理入手，逐步尝试其他优化手段

通过以上分析和解决方案，可以有效缓解PaddleOCR大模型在高分辨率图片处理时的卡顿问题，在精度和性能之间取得平衡。