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Co-authored-by: youngjun <aakimyoungjun1109@gmail.com>

Author: YoungyoungJ

recipes_source/torch_compile_caching_tutorial.rst

@@ -1,53 +1,55 @@
-Compile Time Caching in ``torch.compile``
+``torch.compile``의 컴파일 시점 캐싱
 =========================================================
-**Author:** `Oguz Ulgen <https://github.com/oulgen>`_
-
+**저자:** `Oguz Ulgen <https://github.com/oulgen>`_
+**번역:** `김영준 <https://github.com/YoungyoungJ>`_
 Introduction
 ------------------
 
-PyTorch Compiler provides several caching offerings to reduce compilation latency.
-This recipe will explain these offerings in detail to help users pick the best option for their use case.
+PyTorch Compiler는 컴파일 지연 시간을 줄이기 위해 여러 가지 캐싱 기능을 제공합니다.
+이 레시피에서는 이러한 캐싱 기능들을 자세히 설명하고, 사용자가 자신의 활용 목적에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있도록 안내합니다.
 
-Check out `Compile Time Caching Configurations <https://tutorials.pytorch.kr/recipes/torch_compile_caching_configuration_tutorial.html>`__ for how to configure these caches.
+캐시를 설정하는 방법은 `컴파일 시점 캐싱 설정 <https://tutorials.pytorch.kr/recipes/torch_compile_caching_configuration_tutorial.html>`__ 문서를 참고하세요.
 
-Also check out our caching benchmark at `PT CacheBench Benchmarks <https://hud.pytorch.org/benchmark/llms?repoName=pytorch%2Fpytorch&benchmarkName=TorchCache+Benchmark>`__.
+또한 `PT CacheBench 벤치마크 <https://hud.pytorch.org/benchmark/llms?repoName=pytorch%2Fpytorch&benchmarkName=TorchCache+Benchmark>`__ 에서 캐싱 성능 비교 결과도 확인할 수 있습니다.
 
-Prerequisites
+사전 준비 사항
 -------------------
 
-Before starting this recipe, make sure that you have the following:
+이 레시피를 시작하기 전에 다음 항목을 준비했는지 확인하세요.
 
-* Basic understanding of ``torch.compile``. See:
+* ``torch.compile`` 에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 아래 자료를 참고하세요.
 
   * `torch.compiler API documentation <https://pytorch.org/docs/stable/torch.compiler.html#torch-compiler>`__
   * `Introduction to torch.compile <https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/torch_compile_tutorial.html>`__
   * `Triton language documentation <https://triton-lang.org/main/index.html>`__
 
-* PyTorch 2.4 or later
+* PyTorch 2.4 이상 버전
 
-Caching Offerings
+캐싱 기능
 ---------------------
 
-``torch.compile`` provides the following caching offerings:
+``torch.compile`` 은 다음과 같은 캐싱 기능을 제공합니다.
 
-* End to end caching (also known as ``Mega-Cache``)
-* Modular caching of ``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, and ``Triton``
+* 엔드투엔드 캐싱 (``Mega-Cache`` 라고도 불림)
+* ``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, ``Triton`` 모듈별 캐싱
 
-It is important to note that caching validates that the cache artifacts are used with the same PyTorch and Triton version, as well as, same GPU when device is set to be cuda.
+캐시가 올바르게 동작하기 위해서는 캐시 아티팩트가 동일한 PyTorch 및 Triton 버전에서 생성된 것이어야 하며,  
+디바이스가 CUDA로 설정된 경우에는 같은 GPU에서 사용되어야 한다는 점에 유의해야 합니다.
 
-``torch.compile`` end-to-end caching (``Mega-Cache``)
+``torch.compile`` 엔드투엔드 캐싱 (``Mega-Cache``)
 ------------------------------------------------------------
 
-End to end caching, from here onwards referred to ``Mega-Cache``, is the ideal solution for users looking for a portable caching solution that can be stored in a database and can later be fetched possibly on a separate machine.
+``Mega-Cache`` 로 지칭되는 엔드투엔드 캐싱은, 캐시 데이터를 데이터베이스에 저장해 다른 머신에서도 불러올 수 있는 이식 가능한(portable) 캐싱 솔루션을 찾는 사용자에게 이상적인 방법입니다.
 
-``Mega-Cache`` provides two compiler APIs:
+``Mega-Cache`` 는 다음 두 가지 컴파일러 API를 제공합니다.
 
 * ``torch.compiler.save_cache_artifacts()``
 * ``torch.compiler.load_cache_artifacts()``
 
-The intended use case is after compiling and executing a model, the user calls ``torch.compiler.save_cache_artifacts()`` which will return the compiler artifacts in a portable form. Later, potentially on a different machine, the user may call ``torch.compiler.load_cache_artifacts()`` with these artifacts to pre-populate the ``torch.compile`` caches in order to jump-start their cache.
+일반적인 사용 방식은 다음과 같습니다. 모델을 컴파일하고 실행한 후, 사용자는 ``torch.compiler.save_cache_artifacts()`` 함수를 호출하여 이식 가능한 형태의 컴파일러 아티팩트를 반환받습니다.  
+그 후, 다른 머신에서 이 아티팩트를 ``torch.compiler.load_cache_artifacts()`` 에 전달하여 ``torch.compile`` 캐시를 미리 채워 캐시를 빠르게 초기화할 수 있습니다.
 
-Consider the following example. First, compile and save the cache artifacts.
+다음 예시를 살펴보세요. 먼저 모델을 컴파일하고 캐시 아티팩트를 저장합니다.
 
 .. code-block:: python
 
@@ -65,43 +67,43 @@ Consider the following example. First, compile and save the cache artifacts.
     assert artifacts is not None
     artifact_bytes, cache_info = artifacts
 
-    # Now, potentially store artifact_bytes in a database
-    # You can use cache_info for logging
+    # 이제 artifact_bytes를 데이터베이스에 저장할 수도 있습니다.
+    # cache_info는 기록(logging)할 수 있습니다.
 
-Later, you can jump-start the cache by the following:
+이후에 아래 방법으로 캐시를 미리 불러와 실행 속도를 높일 수 있습니다.
 
 .. code-block:: python
 
-    # Potentially download/fetch the artifacts from the database
+    # 데이터베이스에서 아티팩트를 다운로드하거나 불러올 수도 있습니다.
     torch.compiler.load_cache_artifacts(artifact_bytes)
 
-This operation populates all the modular caches that will be discussed in the next section, including ``PGO``, ``AOTAutograd``, ``Inductor``, ``Triton``, and ``Autotuning``.
+이 작업은 다음 섹션에서 다룰 모든 모듈별 캐시(modular caches)를 미리 채웁니다. 여기에는 ``PGO``, ``AOTAutograd``, ``Inductor``, ``Triton``, 그리고 ``Autotuning`` 이 포함됩니다.
 
 
-Modular caching of ``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, and ``Triton``
+``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, 그리고 ``Triton`` 의 모듈별 캐싱
 -----------------------------------------------------------
 
-The aforementioned ``Mega-Cache`` is composed of individual components that can be used without any user intervention. By default, PyTorch Compiler comes with local on-disk caches for ``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, and ``Triton``. These caches include:
+앞서 언급한 ``Mega-Cache`` 는 사용자의 별도 개입 없이 자동으로 동작하는 개별 구성요소들로 이루어져 있습니다. 기본적으로 PyTorch Compiler는 ``TorchDynamo``, ``TorchInductor``, 그리고 ``Triton`` 을 위한  
+로컬 디스크 기반(on-disk) 캐시를 함께 제공합니다. 이러한 캐시에는 다음이 포함됩니다.
 
-* ``FXGraphCache``: A cache of graph-based IR components used in compilation.
-* ``TritonCache``: A cache of Triton-compilation results, including ``cubin`` files generated by ``Triton`` and other caching artifacts.
-* ``InductorCache``: A bundle of ``FXGraphCache`` and ``Triton`` cache.
-* ``AOTAutogradCache``: A cache of joint graph artifacts.
-* ``PGO-cache``: A cache of dynamic shape decisions to reduce number of recompilations.
+* ``FXGraphCache``: 컴파일 과정에서 사용되는 그래프 기반 중간 표현(IR, Intermediate Representation) 구성요소를 저장하는 캐시입니다.
+* ``TritonCache``: 컴파일 결과를 저장하는 캐시로, ``Triton`` 에 의해 생성된 ``cubin`` 파일과 기타 캐싱 관련 아티팩트를 포함합니다.
+* ``InductorCache``: ``FXGraphCache`` 와 ``Triton`` 캐시를 함께 포함하는 통합 캐시(bundled cache) 입니다.
+* ``AOTAutogradCache``: 통합 그래프(joint graph) 관련 아티팩트를 저장하는 캐시입니다.
+* ``PGO-cache``: 동적 입력 형태 에 대한 결정 정보를 저장하여 재컴파일 횟수를 줄이는 데 사용되는 캐시입니다.
 * `AutotuningCache <https://github.com/pytorch/pytorch/blob/795a6a0affd349adfb4e3df298b604b74f27b44e/torch/_inductor/runtime/autotune_cache.py#L116>`__:
-    * ``Inductor`` generates ``Triton`` kernels and benchmarks them to select the fastest kernels.
-    * ``torch.compile``'s built-in ``AutotuningCache`` caches these results.
+    * ``Inductor`` 는 ``Triton`` 커널을 생성하고, 가장 빠른 커널을 선택하기 위해 누가 더 빠른지, 효율적인지를 비교합니다.
+    * ``torch.compile`` 에 내장된 ``AutotuningCache`` 는 이 결과를 캐싱합니다.
 
-All these cache artifacts are written to ``TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR`` which by default will look like ``/tmp/torchinductor_myusername``.
+이 모든 캐시 아티팩트는 ``TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR`` 경로에 저장됩니다. 기본값(default)은 ``/tmp/torchinductor_myusername`` 형태로 설정됩니다.
 
 
-Remote Caching
-----------------
+원격 캐싱(Remote Caching)
+-------------------------
 
-We also provide a remote caching option for users who would like to take advantage of a Redis based cache. Check out `Compile Time Caching Configurations <https://tutorials.pytorch.kr/recipes/torch_compile_caching_configuration_tutorial.html>`__ to learn more about how to enable the Redis-based caching.
+Redis 기반 캐시를 활용하고자 하는 사용자를 위해 원격 캐싱 옵션도 제공합니다. Redis 기반 캐싱을 활성화하는 방법에 대해서는  `컴파일 시점 캐싱 설정 <https://tutorials.pytorch.kr/recipes/torch_compile_caching_configuration_tutorial.html>`__ 문서를 참고하세요.
 
 
-Conclusion
+결론
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-In this recipe, we have learned that PyTorch Inductor's caching mechanisms significantly reduce compilation latency by utilizing both local and remote caches, which operate seamlessly in the background without requiring user intervention.
-
+이 레시피에서는 PyTorch Inductor의 캐싱 메커니즘이 로컬 캐시와 원격 캐시를 모두 활용하여 컴파일 지연 시간을 크게 줄일 수 있다는 점을 배웠습니다. 이러한 캐시들은 사용자의 별도 개입 없이 백그라운드에서 원활하게 작동합니다.