HyperAccel Tech Blog · 2026. 08. 04.
[torch.compile() 알아보기 - Part 01] 세 가지 구성 요소
AI 엔지니어링 브리핑
torch.compile()은 파이썬 코드의 실행 흐름을 그래프로 바꾼 뒤 정리하고 하드웨어에 맞는 코드로 만들어, PyTorch의 유연함은 유지하면서 실행 속도를 높이는 구조입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: PyTorch의 한 줄씩 실행하는 방식은 뒤에 어떤 연산이 이어질지 미리 알기 어려워 연산을 합치거나 메모리 사용을 줄이는 최적화가 제한되고, 처리할 수 없는 코드에서는 그래프가 끊겨 성능 저하가 생깁니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: TorchDynamo가 파이썬 코드를 FX 그래프로 추출하고, AOTAutograd가 연산 표현을 통일하며 변경 가능한 동작을 제거한 뒤, TorchInductor가 연산을 원소 단위로 재구성해 융합하고 GPU용 Triton 또는 CPU용 C++ 커널을 생성합니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: graph break를 줄여야 연산을 넓게 합칠 수 있으며, 세 단계를 서로 교체할 수 있는 구조 덕분에 새로운 하드웨어도 적은 수의 표준 연산과 별도 코드 생성기를 연결해 PyTorch에 통합할 수 있습니다.
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