“当部署 AI 云服务后端并使用 TensorRT 进行模型推断时，发现随着客户端连续请求服务，内存将继续增加。当积累到一定程度时，由于无法分配图形内存而会出现错误。“
“我已将我的 PyTorch 模型部署到服务器上，并在每个请求后使用 'torch.cuda.empty_cache()' 释放内存。然而，我将我的模型转换为 TensorRT 后，发现内存没有被释放。这会导致过度的内存消耗。在这种情况下有类似的方法可以用来释放内存吗？”
环境
TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.1.tar
在使用TensorRT进行模型推断时，如果发现内存随着连续的客户端请求而持续增加，并且无法释放图形内存导致错误，以下是一些可能的解决方法和建议：
确认资源释放：确保在每个推断请求结束后，正确释放TensorRT相关的资源。除了使用torch.cuda.empty_cache()释放PyTorch相关的缓存外，还需要确保在TensorRT推断完成后正确释放与TensorRT相关的资源。这包括销毁TensorRT的执行引擎和上下文，并释放相应的内存资源。例如，在TensorRT推断结束后，使用engine.destroy()和context.destroy()来销毁引擎和上下文。
批量推断：考虑对推断请求进行批处理，而不是每个请求都单独处理。通过批处理多个请求，可以减少内存碎片化，并提高内存的利用率。这样可以避免频繁地申请和释放内存。
限制并发请求：如果连续的客户端请求导致内存不断增加，可以考虑限制并发请求的数量。通过限制并发请求数量，可以减少内存的压力和消耗。
内存重用：在每个推断请求中，尽量重用已分配的内存。避免在每个请求中重复创建和销毁内存对象。可以在每个请求之间保持一些缓存的内存对象，并在下一个请求到来时重新使用它们，从而减少内存分配和释放的频率。
优化模型：尝试优化模型结构和参数，以减少内存的使用。例如，通过减少模型的层数、减少参数的数量或使用低精度推断等方式来减少内存需求。
检查TensorRT版本：确保你使用的TensorRT版本与你的硬件和软件环境兼容，并及时更新到最新版本，以获取可能的内存管理改进和bug修复。
请注意，以上建议是一般性的指导，具体的解决方法可能因应用程序和环境而有所不同。建议参考TensorRT的官方文档、示例代码和开发者社区来获取更详细和具体的解决方案。