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# PaddleOCR-VL-1.6 GPU 子项目
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此目录是与根目录 CPU 版本隔离的 GPU 实验环境。
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> **验证状态：未在 NVIDIA GPU 上实测。** 当前开发机器只有集成显卡，无法运行 CUDA。代码仅完成静态检查；最终安装、兼容性和性能必须在目标 NVIDIA GPU 机器上验证。
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## 为什么独立环境
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`paddlepaddle` 与 `paddlepaddle-gpu` 都提供 `paddle` 模块，不能安全共用同一个虚拟环境。本目录具有独立的：
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- `pyproject.toml`
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- `.python-version`（Python 3.11）
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- `.venv`（执行安装后生成）
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- `uv.lock`（在目标 GPU 机器安装后生成）
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根目录 CPU 环境不会被修改。
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## 前置条件
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1. NVIDIA CUDA GPU（Intel/AMD 集成显卡不能运行 Paddle CUDA 版本）
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2. 兼容的 NVIDIA 驱动
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3. Python 3.11
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4. uv
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5. 根据 PaddlePaddle 官方兼容表选择 CUDA Wheel
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先检查目标机器：
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```bash
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nvidia-smi
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```
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`nvidia-smi` 显示的 CUDA Version 是驱动支持上限，不等同于本机安装的 CUDA Toolkit，也不能单独用于判断 Wheel 版本。
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## 安装
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在仓库根目录运行：
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```bash
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# 只查看将执行的命令，不安装
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python gpu/setup_env.py --cuda cu118 --dry-run
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# CUDA 11.8 Wheel
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python gpu/setup_env.py --cuda cu118
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# 或 CUDA 12.6 Wheel
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python gpu/setup_env.py --cuda cu126
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```
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安装脚本将在 `gpu/.venv` 创建独立环境。若官方 Wheel 支持范围发生变化，请同步更新 `gpu/pyproject.toml` 与 `gpu/setup_env.py`。
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## 验证环境
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```bash
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uv run --project gpu python gpu/verify_env.py
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```
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该脚本会检查：
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- PaddlePaddle 是否为 CUDA 构建
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- CUDA GPU 数量及名称
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- `gpu:0` 是否能完成矩阵乘法
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任何检查失败都会以非零状态退出，不会自动回退到 CPU。
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## 单图 Benchmark
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```bash
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uv run --project gpu python gpu/main.py
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```
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常用参数：
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```bash
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uv run --project gpu python gpu/main.py \
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--image images/手写01.png \
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--device-id 0 \
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--warmup 1 \
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--rounds 3
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```
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Windows PowerShell 可写为单行，或使用反引号续行。
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Benchmark 会记录：
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- GPU 型号和设备编号
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- Python/PaddlePaddle 版本
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- 模型初始化耗时
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- 预热和正式推理轮数
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- min/max/mean/median/stdev
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- 可获取时的 CUDA 显存统计
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- 图片尺寸和文本块数量
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结果写入：
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```text
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benchmarks/gpu/gpu-benchmark-YYYYMMDD-HHMMSS.json
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```
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## PDF OCR
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GPU PDF 入口复用仓库根目录 `pdf_ocr_core.py`，按页渲染、逐页保存并支持断点续传：
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```bash
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uv run --project gpu python gpu/pdf_ocr.py documents/sample.pdf \
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--device-id 0 \
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--pages "1-10" \
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--dpi 144
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```
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常用选项：
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```bash
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# 中断后继续
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uv run --project gpu python gpu/pdf_ocr.py documents/sample.pdf --resume
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# 删除现有输出后重跑
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uv run --project gpu python gpu/pdf_ocr.py documents/sample.pdf --overwrite
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# 保留 PDF 页面的渲染 PNG
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uv run --project gpu python gpu/pdf_ocr.py documents/sample.pdf --keep-rendered
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```
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无 CUDA 时脚本会立即退出，不会自动回落到 CPU。当前开发机器没有 NVIDIA GPU，因此此入口尚未完成 GPU 实机验证。
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## 当前范围
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当前实现单 GPU、单图 Benchmark 和单 GPU PDF 逐页 OCR。暂未实现 GPU 多进程批处理，原因是：
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- 同一 GPU 上启动多个模型实例会重复占用显存
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- 多进程通常不会线性提升单卡吞吐
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- 容易引发显存不足和 CUDA 上下文争抢
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后续应优先评估模型/pipeline 原生批处理能力，再决定是否增加多 GPU 或任务队列。
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