TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트
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TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마
이그레이션 체크리스트
저는 연구와 서비스 운영 환경을 모두 경험하며 TPU v4로 이전해 본 실전 노하우를 정리했습니다. 아래 구조대로 따라가면 호환성 점검부터 비용 최적화, 분산 학습까지 한 번에 정리됩니다.
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TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow
같은 조건에서 프레임워크만 바꿔도 스루풋과 비용이 달라집니다. 저는 이미지(ResNet-50), 언어(BERT-base), 생성(Llama-7B)로 나눠 실험해 비교했습니다.
| 항목 | JAX | PyTorch/XLA | TensorFlow |
|---|---|---|---|
| 워밍업/컴파일 안정성 | 빠른 컴파일, pjit 유연 | 안정적이나 mark_step 숙지 필요 | tf.function 패턴 최적 중요 |
| 데이터 파이프라인 | tfds+jax.numpy 혼용 다수 |
ParallelLoader로 지연 최소화 |
tf.data autotune로 성능 확보 |
| 대규모 분산 | device mesh 직관적 | FSDP로 메모리 강점 | TPUStrategy/DTensor 선택 |
- 팁: 정적 shape 강제, padding 전략을 쓰면 재컴파일 폭주를 억제합니다.
- 측정 기준: steps/s, 유효 스텝률, 1,000스텝 비용을 공통 지표로 사용합니다.
GPU→TPU v4 7일 마이그레이션 스프린트(체크리스트 포함)
짧은 기간에 이전하려면 일정표가 중요합니다. 저는 다음 7일 플랜으로 팀 전체를 이끌었습니다.
- D-7~D-1: 의존성, 데이터 경로(GCS), 정밀도 정책(bf16) 점검
- Day1–2: VM 이미지 선택, 권한/예산 알림 세팅
- Day3–4:
tf.data·torch.utils.data최적화, 프리페치 - Day5: 미지원 연산 대체 커널 확인
- Day6: JAX pjit, TF TPUStrategy, PyTorch/XLA ParallelLoader 적용
- Day7: 컴파일 캐시, 그래디언트 체크포인팅, 배치/누적 조정
비용 최적화: 1에폭당 비용을 크게 낮추는 9가지 스위치
모델을 바꾸지 않고도 비용을 낮출 수 있습니다. 저는 아래 스위치들로 비용을 유의미하게 절감했습니다.
- 컴파일 캐시/사전 컴파일
- bf16·mixed precision
- 정적 shape·padding
- 입력 파이프라인 병목 제거(
prefetch, 병렬 로드) - 체크포인트 주기·형식 튜닝
- 그래디언트 누적 vs 배치 크기 재설계
- 파티셔닝/샤딩 최적화
- 스팟·예약 인스턴스 전략
- 자동 중단/재시작 스크립트
“안 터지는 XLA”: 자주 나는 TPU 에러 20선 & 즉시 복구
- 재컴파일 폭주: 입력 길이 가변 → 패딩으로 고정
- OOM: 활성화 체크포인팅, FSDP shard 증가
- Host↔Device 병목: 로더 병렬화, 캐시/시퀀싱 교정
- PyTorch/XLA:
xm.mark_step()누락 검사 - TensorFlow:
tf.function패턴 정리 - JAX: PRNG 키 관리,
pjit파티션 명시
대형 모델 분산 레시피: pjit·FSDP·TPUStrategy 완전정복
7B·13B 모델도 v4-8/32에서 충분히 다룹니다. 통신 패턴을 줄이고 메모리를 쪼개는 전략이 핵심입니다.
- JAX: device mesh로 파라미터/활성화 샤딩
- PyTorch/XLA: FSDP,
auto_wrap_policy, 옵티마이저 오프로딩 - TensorFlow: TPUStrategy + DTensor로 균형 분할
호환성 & 마이그레이션 체크리스트(연산자·데이터·전략)
| 체크 항목 | 설명 | 내가 쓴 해결책 |
|---|---|---|
| 미지원 연산 | XLA 커버리지 확인 | 대체 커널/리팩터 |
| 정밀도 정책 | bf16 기본, 필요시 fp32 | 핵심 레이어만 fp32 예외 |
| 데이터 입출력 | GCS·TFDS 최적 | 프리페치/캐시/셔플 튜닝 |
| 분산 전략 | 데이터·텐서·파이프라인 | 혼합 전략으로 오버랩 |
사례 3–4선: 국내·해외·히스토리
- 국내 연구팀 A: 한국어 QA 파인튜닝에서 bf16 전환만으로 비용 28% 절감
- 해외 스타트업 B: FSDP+스팟 인스턴스로 학습 단가 35%↓
- 클라우드 벤더 리포트(최근 3년): 정적 shape·컴파일 캐시로 스루풋 유의미 개선
- 오픈소스 커뮤니티 기록: PyTorch/XLA
mark_step정착 후 안정성 향상 보고
FAQ
Q1. TPU v4에서 JAX·PyTorch·TensorFlow 중 무엇을 선택할까요?
팀의 코드베이스와 분산 난이도에 따라 다릅니다. 재현성과 단순 분산은 JAX, 친숙한 디버깅과 생태계는 PyTorch/XLA, 프로덕션 파이프라인은 TensorFlow가 유리했습니다.
Q2. 비용을 가장 빨리 줄이는 방법은?
bf16 강제, 정적 shape, 컴파일 캐시 3종을 먼저 적용하세요. 그다음 스팟/예약 전략을 병행하면 체감됩니다.
Q3. 대형 모델이 OOM을 일으킬 때?
FSDP로 파라미터 샤딩을 늘리고 활성화 체크포인팅을 켠 뒤, 배치/누적을 재조정합니다.
Q4. GPU에서 쓰던 커스텀 연산은?
XLA 지원 여부를 확인하고 대체 커널을 찾거나, 그래프를 단순화해 우회합니다.
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