PyTorch 2.x Torch Compile로 딥러닝 성능 올려보기

간단 소개

PyTorch 2.x의 Torch Compile은 딥러닝 성능을 향상시키는 핵심 기술로, 사용법과 주의사항, 실제 적용 경험을 공유합니다.

AI Summary

Torch Compile 소개 및 배경
- Pytorch 2.0의 핵심 기능인 Torch Compile은 딥러닝 모델의 성능을 향상시키고, 기존 코드와의 호환성을 유지합니다.
- GPU 성능 향상에 발맞춰 파이썬 기반 Eager Execution의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다.
Torch Compile의 동작 방식 및 효과
- TorchDynamo, AOTAutograd, PrimTorch, TorchInductor 등의 기술을 활용하여 Pytorch 코드를 캡처, 최적화하고, GPU/CPU에 맞는 커널을 생성합니다.
- 학습 및 추론 속도 향상, 메모리 효율 개선, 오버헤드 최소화 등의 효과를 제공합니다.
Torch Compile 사용 시 주의사항
- Compile된 모델 저장 시 state_dict() 사용 시 접두사 문제 발생, 원본 state_dict() 사용 또는 Prefix 제거 필요.
- ONNX 변환 시 torch.onnx.dynamo_export 사용 권장.
- 모델 실행 전 torch.compile 적용해야 최적화 효과를 얻을 수 있습니다.