PyTorch 성능 최적화 가이드
Profiling in PyTorch (Part 1): A Beginner's Guide to torch.profiler
·2026.05.29 09:00
PyTorch 모델의 성능 병목을 파악하고 최적화하기 위한 torch.profiler 사용법을 다룬 가이드 시리즈의 첫 번째 글이다.
모델 최적화의 핵심인 **프로파일링(Profiling)**의 중요성을 강조하며, 복잡한 트레이스(trace)를 읽는 법을 단계별로 학습한다.
**GPU 커널(Kernel)**과 CPU 스케줄링의 개념을 정의하며 시작한다.
가장 기본적인 연산인 **행렬 곱셈(Matrix Multiplication)**과 **편향 더하기(Bias Add)**를 예시로 사용하여, torch.profiler를 설정하고 트레이스 테이블 및 CPU/GPU 레인을 읽는 방법을 설명한다.
record_function을 활용한 코드 주석 처리(Annotation)를 통해 트레이스 내에서 특정 연산을 쉽게 찾는 법을 안내한다.
이 시리즈는 향후 nn.Linear, MLP, 그리고 **LLM(Large Language Models)**으로 확장하여 최적화 과정을 다룰 예정이다.
이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.
요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.