处理大型图片时，PaddleOCR需要进行图像分块处理，以减少内存消耗和加快处理速度。可以通过以下方法来解决性能问题：

将大型图片分割成多个小块：将大图分割成多个小块，然后逐块进行OCR识别，最后将结果合并。这样可以降低单个图像处理的负担，提高处理速度。

调整模型参数：可以通过调整PaddleOCR中的一些参数，如batch size、image size等，来优化模型在处理大型图片时的性能。

使用GPU加速：如果有GPU资源可用，可以将PaddleOCR模型部署在GPU上进行加速处理，以提高处理速度。

异步处理：可以将大图分割成小块后并行处理，提高处理速度。

优化算法：可以尝试使用更高效的算法来进行OCR处理，以提高性能。

通过以上方法，可以有效解决PaddleOCR处理大型图片时的性能问题，提高处理效率和准确率。