핵심 요약
구글의 오픈소스 TPU 마이크로벤치마크는 네트워크, Compute, HBM, Host Transfer, Attention 등 세부 성능 지표를 제공합니다. 이를 통해 Roofline 모델을 구축하고 실무 워크로드의 compute/메모리/네트워크 바운드를 진단하는 방법을 제시합니다.
주요 특징
- 다양한 구성 요소별 성능 메트릭 제공
- Roofline 모델 기반 병목 진단 및 원인 도출
- 커널 튜닝, 메쉬 샤딩, rematerialization으로 하드웨어 활용 극대화
- 대규모 모델 배포를 위한 벤치마크 기반 최적화 가이드
적용 고려사항
- TPU 및 벤치마크 도구의 연동 필요
- 실험 설계의 재현성 확보
- 워크로드 특성에 맞춘 벤치마크 커스텀화 필요
