[기술공유] Jetson YOLOv8 최적화, "왜" 느린지 PTX 코드로 근본 원인을 추적했습니다.
OKKY 개발자 여러분, 반갑습니다. 지난번 GPU 아키텍처 강의로 인사드렸던, 30년 경력의 시스템 통합 엔지니어입니다. (당시 관리자님의 추천과 커뮤니티의 높은 관심에 깊이 감사드립니다.)
최근 Jetson Orin/Nano 등 엣지 디바이스에서 YOLOv8 모델의 성능을 극한으로 끌어올리는 작업을 진행했습니다.
많은 분들이 TensorRT 변환만으로 "최적화가 끝났다"고 생각하지만, 실제로는 SM(Streaming Multiprocessor) 아키텍처의 잠재력을 절반도 활용하지 못하는 경우가 태반입니다. Nsight Compute를 돌려보면 GPU는 바쁜 것 같은데(high utilization) 정작 처리량(throughput)은 나오지 않는 답답한 상황을 마주하게 됩니다.
저는 **"비효율적인 상태는 버그다"**라는 관점에서 접근했습니다.
단순히 벤치마크 숫자에 만족하는 것이 아니라, "왜 이 커널이 느린가?"에 대한 **근본 원인(Root Cause)**을 찾기 위해 컴파일러가 생성한 PTX 코드와 어셈블리(SASS) 레벨까지 직접 분석했습니다.
이번 영상은, Nsight Compute로 병목을 확인하고, 하드웨어 아키텍처(예: 공유 메모리 접근 비효율, 과도한 레지스터 스필링 등)와 맞지 않게 짜인 'low-hanging fruit'들을 어떻게 찾아내고, 또 그것이 성능에 어떤 영향을 미치는지 그 전 과정을 상세히 담았습니다.
이 영상은 다음과 같은 '0.1%의 엔지니어' 분들을 위한 것입니다.
단순히
pip install로 끝내는 것이 아니라, 하드웨어의 동작 원리를 알아야 직성이 풀리시는 분."왜?"라는 질문을 멈출 수 없어, 결국 어셈블리까지 열어보게 되시는 분.
'완벽하게 작동하는 시스템'에서 도파민이 분비되는, 통제 불능 수준의 완벽주의를 가진 분.
NVIDIA GPU가 실제로 어떻게 일하는지, 그리고 우리의 코드가 어떻게 그들의 발목을 잡고 있는지 확인하는 '근본'에 대한 여정에 동참해 주십시오.
▶ YOLOv8 최적화, PTX 코드 레벨 분석 전체 영상: https://bit.ly/OKKY-community
영상을 보시고, OKKY에 계신 많은 전문가분들의 날카로운 피드백과 더 나은 최적화 아이디어에 대한 활발한 토론을 기대합니다.
