H20上新版本magic-pdf不可用

[wzl0329]

Description of the bug | 错误描述

在H20上使用magic-pdf 0.9.x 和0.10.x会报错，报错信息如下。同样环境下，magic-pdf==0.8.1是没有问题的。

2024-12-11 14:34:18.129 | INFO | magic_pdf.model.pdf_extract_kit:call:184 - layout detection time: 0.33
2024-12-11 14:34:18.175 | INFO | magic_pdf.model.pdf_extract_kit:call:192 - mfd time: 0.04
2024-12-11 14:34:18.176 | INFO | magic_pdf.model.pdf_extract_kit:call:199 - formula nums: 0, mfr time: 0.0
2024-12-11 14:34:19.285 | INFO | magic_pdf.model.pdf_extract_kit:call:230 - ocr time: 1.11
2024-12-11 14:34:19.286 | INFO | magic_pdf.model.doc_analyze_by_custom_model:doc_analyze:168 - -----page_id : 2, page total time: 1.48-----
2024-12-11 14:34:19.672 | INFO | magic_pdf.model.doc_analyze_by_custom_model:doc_analyze:178 - gc time: 0.39
2024-12-11 14:34:19.673 | INFO | magic_pdf.model.doc_analyze_by_custom_model:doc_analyze:182 - doc analyze time: 12.32, speed: 0.24 pages/second

---

C++ Traceback (most recent call last):

0 at::_ops::linear::call(at::Tensor const&, at::Tensor const&, std::optionalat::Tensor const&)
1 at::native::linear(at::Tensor const&, at::Tensor const&, std::optionalat::Tensor const&)
2 at::_ops::addmm::call(at::Tensor const&, at::Tensor const&, at::Tensor const&, c10::Scalar const&, c10::Scalar const&)
3 at::_ops::addmm::redispatch(c10::DispatchKeySet, at::Tensor const&, at::Tensor const&, at::Tensor const&, c10::Scalar const&, c10::Scalar const&)

---

Error Message Summary:

FatalError: Erroneous arithmetic operation is detected by the operating system.
[TimeInfo: *** Aborted at 1733898861 (unix time) try "date -d @1733898861" if you are using GNU date ***]
[SignalInfo: *** SIGFPE (@0x7522f18fd914) received by PID 41 (TID 0x752433404480) from PID 18446744073467320596 ***]

Floating point exception (core dumped)

How to reproduce the bug | 如何复现

情况与#908 类似，但测试过paddle的cpu、gpu等多个版本，都失败了
测试情况：

<style> </style>

显卡	宿主机nvcc -V	docker镜像nvidia/cuda	magic-pdf	paddlepaddle	paddlepaddle-gpu	结论
H20	V12.2.91	12.2.2-devel-ubuntu22.04	0.8.1	3.0.0b1		可以运行
H20	V12.2.91	12.2.2-devel-ubuntu22.04	0.9.0	2.6.2		Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.2.2-devel-ubuntu22.04	0.9.0	3.0.0b1		Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.2.2-devel-ubuntu22.04	0.10.5	3.0.0b1		Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.3.2-cudnn9-devel-ubuntu22.04	0.10.5	2.6.2		Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.3.2-cudnn9-devel-ubuntu22.04	0.10.5	3.0.0b1		Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.3.2-cudnn9-devel-ubuntu22.04	0.10.5		2.6.2	Floating point exception (core dumped)
H20	V12.2.91	12.3.2-cudnn9-devel-ubuntu22.04	0.10.5		3.0.0b1	和torch 2.3.1不兼容

Operating system | 操作系统

Linux

Python version | Python 版本

3.10

Software version | 软件版本 (magic-pdf --version)

0.10.x

Device mode | 设备模式

cuda

[wzl0329]

@myhloli 您好，这个问题有结论吗，能否提供一个在H20上可用的环境版本

[myhloli]

抱歉，我们没有H系列显卡进行测试，目前只能参考 #558 的案例使用高版本cuda的paddlegpu尝试，如果仍有兼容性问题，请卸载paddlepaddle和paddlepaddle-gpu，并重新安装paddlepaddle使用cpu进行推理

[wzl0329]

我们一开始就是使用的paddle cpu版本，cpu版本报错才去尝试paddlegpu的。而高版本cuda的paddlegpu（cuda12.3）会和torch2.3.1版本不兼容，其他库又依赖2.3.1，所以导致高cuda的paddlegpu装不上。总之尝试了paddle的cpu、cuda各版本，都没成功

[wzl0329]

我们一开始就是使用的paddle cpu版本，cpu版本报错才去尝试paddlegpu的。而高版本cuda的paddlegpu（cuda12.3）会和torch2.3.1版本不兼容，其他库又依赖2.3.1，所以导致高cuda的paddlegpu装不上。总之尝试了paddle的cpu、cuda各版本，都没成功

#558 (comment) #558的评论区也有人遇到这个问题

[myhloli]

cpu版本不应该不兼容吧，根据用户反馈，cpu不兼容的情况一般是cpu不支持avx/avx2指令集，你也可以通过这个点查一下

[myhloli]

我们一开始就是使用的paddle cpu版本，cpu版本报错才去尝试paddlegpu的。而高版本cuda的paddlegpu（cuda12.3）会和torch2.3.1版本不兼容，其他库又依赖2.3.1，所以导致高cuda的paddlegpu装不上。总之尝试了paddle的cpu、cuda各版本，都没成功

可以将unimernet更新到0.2.2，移除了对torchtext的依赖，这样就可以更新torch到2.3.1以上，如果提示其他包对torch 版本限制，可以先不管，直接手动强制更新torch（需要同步更新torchvision到匹配版本

[wzl0329]

好的，谢谢建议~我们尝试一下