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DoNews7月3日消息，在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。

早前这些信息均采用人工来处理，需要耗费大量人力，很大程度上阻碍了企业的办公效率 。其图像文档识别与内容理解业务就是为了解决此类用户痛点。

自 2017 年以来的不断耕耘，金山办公在图像文档识别与理解领域已达到了国内领先水平。其主要使用了 CV（Computer Vision）与 VIE（Visual Information Extraction 视觉信息抽取） 等相关深度学习技术，例如通过 CV 技术识别发票和 PDF 大纲并获取其中的数据关系，其日请求次数已达上亿次。

图像识别与理解是一个很复杂的过程，一个任务的 pipeline 用到的深度学习模型多达 20+ 个，且日请求量级较大（上亿级别）需要大量的计算资源。当业务落地时，团队主要面临以下两个挑战：任务的绝对耗时不能过长，以及成本问题。

为了解决上诉的两个挑战，金山办公采用了英伟达 T4 Tensor Core GPU 进行推理、英伟达 TensorRT 8.2.4 进行模型加速、英伟达 Triton 推理服务器 22.04 在 K8S 上进行模型部署与编排。

长链路（多达 20+ 个模型的 pipeline）意味着长耗时，若基于 CPU 推理的话，pipeline 耗时会长达 15 秒左右，通过 GPU 推理和 TensorRT 加速，成功将耗时降低到了 2.4 秒左右。

模型部署的时候，常见的做法是推理与业务代码（前后处理）放在一个进程空间里，每个模型需要在每个进程中加载一次，由于显存的限制，很多时候难以得到较高的单卡 GPU 使用率。

就算采用了进程池的方式提高了单卡的 GPU 利用率，也会因 CPU 的限制，出现机器整体的 GPU 利用率不高。而在引入了 Triton 推理服务器进行推理部署后，将推理与业务代码解耦，初步实现将 GPU 资源池化调度。最终在同等业务规模情况下，部署成本节省了 23%。

金山办公图像文档识别与理解业务，通过采用英伟达 T4 Tensor Core GPU 及 TensorRT加速，相比于 CPU 其 pipeline 耗时共下降 84%；而采用英伟达 Triton 推理服务器部署，其部署成本节省了 23% 。

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