딥러닝 처리량은 컴파일러 스택이 텐서 프로그램을 GPU 실행에 효과적으로 매핑하는 데 어떻게 달려있는지에 관한 것입니다. 쓰레드/블록 스케줄, 메모리 이동, 명령 선택(예: Tensor Core MMA 파이프라인)과 같은 요소들이 중요합니다. 이 기사에서는 CUDA, ROCm, Triton, TensorRT와 같은 네 가지 주요 스택에 초점을 맞추고, 컴파일러의 관점에서 어떤 최적화가 실제로 중요한지 설명합니다. 이러한 최적화는 어떻게 실무에서 중요한 성능 향상을 가져오는지 알아봅니다.

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