(PyTorch/TF)도 triton을 사용하면성능이 올라가나?

1️⃣ Case A: 기존 코드(PyTorch/TF)를 그대로 가져가서 쓸 때 (Python Backend) 🐢➡️🐇

Triton에는 Python Backend라는 기능이 있어서, 기존 .py 코드를 거의 그대로 실행할 수 있습니다.

• 변화:
  • 모델 자체 속도 (Latency): 거의 똑같습니다. 😐 파이토치가 계산하는 시간 자체는 줄어들지 않아요.
  • 처리량 (Throughput): 올라갑니다! 📈 Triton이 알아서 요청을 모아주는 '동적 배칭(Dynamic Batching)' 덕분이죠.
  • 효과: 사용자 1명이 쓸 때는 차이를 못 느끼지만, 사용자가 몰릴 때는 훨씬 더 많은 요청을 버텨냅니다.

비유: 요리사(모델)는 그대로인데, 서빙 시스템(Triton)이 아주 효율적으로 바뀌어서 손님 회전율이 빨라지는 상황! 🍽️

2️⃣ Case B: Triton에 맞게 "모델 포맷을 변환"해서 쓸 때 (TensorRT/ONNX) 🐢➡️🚀 (강추! ⭐)

이게 진짜 Triton을 쓰는 이유입니다. 기존 PyTorch(.pt)나 TensorFlow(.h5) 모델을 TensorRT나 ONNX라는 포맷으로 변환해서 Triton에 올리는 경우입니다.

• 변화:
  • 모델 자체 속도 (Latency): 빨라집니다! (2배~10배) ⚡️ 불필요한 연산을 없애고 GPU에 딱 맞게 최적화(Quantization, Layer Fusion)를 해주기 때문이에요.
  • 처리량 (Throughput): 폭발적으로 증가합니다! 💥 C++ 기반의 엔진(TensorRT)이 파이썬의 방해 없이 GPU를 직접 제어하기 때문입니다.
  • 효과: 사용자 1명이 쓸 때도 빠르고, 몰릴 때는 더더욱 빠릅니다.

비유: 인간 요리사(PyTorch)를 해고하고, 요리 속도가 10배 빠른 **로봇 요리사(TensorRT)**를 데려오는 상황! 🤖👨‍🍳

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📝 요약표: 무엇이 빨라지나?

구분	그냥 FastAPI	Triton (Python Backend)	Triton (TensorRT 변환)
코드 수정	없음	조금 필요 (TritonPythonModel 클래스)	변환 과정 필요 (ONNX/TensorRT)
모델 1회 실행 속도	보통	보통 (변화 없음)	매우 빠름 (최적화됨) ⚡️
동시 요청 처리량	낮음 (병목 발생)	높음 (동적 배칭 덕분)	매우 높음 (동적 배칭 + C++ 성능)
추천 상황	프로토타입	기존 로직 유지하면서 처리량만 늘릴 때	진짜 고성능 서비스가 필요할 때

💡 결론

"기존 코드를 Triton에 넣으면 성능이 올라가나요?"

1. 네, 많은 사람이 동시에 접속할 때 버티는 힘(처리량)은 무조건 올라갑니다. (동적 배칭 덕분) 👍
2. 하지만, 모델 자체가 계산하는 속도까지 빨라지려면 TensorRT나 ONNX로 "변환"하는 과정이 필요합니다. 🛠️