블로그 글 추가: 2026-02-24-accelerating-autotuning-in-helion, 베이지안 최적화로 Helion의 자동 튜닝 가속하기#89
Open
9bow wants to merge 1 commit into
Open
블로그 글 추가: 2026-02-24-accelerating-autotuning-in-helion, 베이지안 최적화로 Helion의 자동 튜닝 가속하기#899bow wants to merge 1 commit into
9bow wants to merge 1 commit into
Conversation
PR Preview빌드가 완료되었습니다! 아래 링크에서 변경사항을 확인할 수 있습니다. 미리보기: https://pytorchkr-pr-preview-89.surge.sh
|
9bow
force-pushed
the
blog/helion-autotuning
branch
from
a5ff315 to
1290430
Compare
9bow
changed the title
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
1 participant
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
번역 글 소개
베이지안 최적화로 Helion의 자동 튜닝 가속하기 번역 글을 추가합니다.
Helion의 자동 튜닝(autotuning) 엔진이 수조 개에 달하는 커널 구성 공간을 탐색하면서 발생하는 긴 실제 소요 시간(wall-clock time) 문제를, 머신러닝을 활용한 새로운 탐색 알고리즘 LFBO Pattern Search(가능도 없는 베이지안 최적화)로 개선한 내용을 다룹니다. 분류 모델로 유망한 후보만 걸러 평가 횟수를 줄여, NVIDIA B200에서 자동 튜닝 시간 36.5% 단축·지연 시간 2.6% 개선, AMD MI350에서 25.9% 단축·1.7% 개선을 달성했습니다. 분류 대 회귀 설계 결정, 다양성 장려 기법, 대리 모델 애블레이션 결과를 6개의 벤치마크 차트와 함께 소개합니다.