HyperAccel Tech Blog · 2026. 02. 25.

[지피지기 - 번외편] Pallas Programming Model

AI 엔지니어링 브리핑

Pallas는 TPU와 GPU에서 자동 컴파일러가 놓치기 쉬운 데이터 이동과 계산 방식을 개발자가 직접 조정해 성능을 높이는 JAX 기반 커스텀 커널 도구입니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: TPU는 데이터를 한 번 불러와 최대한 많이 재사용하는 구조인데, Flash Attention이나 MoE처럼 메모리 접근이 복잡한 최신 연산은 XLA 자동 최적화만으로 성능을 충분히 끌어내기 어려웠습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: Pallas는 Grid로 병렬 실행 범위를 정하고, BlockSpec으로 데이터를 작은 블록으로 나누며, Ref로 빠른 로컬 메모리를 다루고, 세마포어와 이중 버퍼링으로 다음 데이터 로드와 현재 계산을 겹쳐 실행하게 합니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: Pallas는 Python과 JAX의 편의성을 유지하면서 하드웨어 제어력을 제공하지만 아직 실험적인 도구이고, GPU와 TPU에서 같은 코드가 동작하더라도 각 장치에서 최적 성능을 보장하지 않으므로 버전 호환성과 성능 측정을 반드시 확인해야 합니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.