TPU 개발을 가속하는 AI 에이전트 모음

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TL;DR

Accelerator Agents는 Google Cloud TPU에서 Machine Learning 개발을 빠르게 진행하도록 Gemini 기반 AI 도구를 제공하는 공개 저장소입니다. MaxCode는 PyTorch 모델과 코드 블록을 JAX로 변환하고 MaxText와 호환되는 구현을 생성하며, MaxKernel은 Pallas 커널 작성과 CUDA에서 Pallas로의 변환, 프로파일링 및 테스트 코드 생성을 지원합니다. MaxCode에는 개발자가 초안을 검토하고 다듬는 Human-in-the-Loop 방식이 적용됐고, MaxKernel은 TPU VM에서 사용하도록 설계됐습니다. 사용하려면 Google Cloud VM, Python 3.11 이상, Gemini API 접근 권한이 필요하며 프로젝트는 공식 Google 지원 제품이 아닙니다.

섹션별 상세

Accelerator Agents는 복잡한 모델을 특정 하드웨어에 맞게 최적화하기 어려운 문제를 겨냥해 Google Cloud TPU 개발용 AI 도구를 묶은 저장소입니다. 각 에이전트는 Gemini를 활용해 코드 변환과 성능 조정 같은 작업을 보조하며, 개발자가 TPU의 연산 성능을 더 빠르게 활용하도록 설계됐습니다. 다만 저장소는 공식 Google 지원 제품이 아니며 Google Open Source Software Vulnerability Rewards Program 대상에도 포함되지 않습니다.

MaxCode는 기존 PyTorch 모델과 코드 블록을 JAX 구현으로 옮기는 작업을 자동화하고, MaxText와 호환되는 코드를 생성해 TPU 학습과 추론에 연결합니다. 변환 과정에서는 함수형 코드와 모델 레이어를 대상으로 초기 구현을 만든 뒤 개발자가 결과를 검토하고 수정하는 Human-in-the-Loop 흐름을 사용합니다. MaxCode는 아직 활발히 개발 중이므로 변환 품질을 개선하고 지원 모델 범위를 넓히는 단계에 있습니다.

MaxKernel은 TPU용 고성능 커널을 작성하고 최적화하는 에이전트로, JAX의 커널 언어인 Pallas를 중심으로 작동합니다. JAX 참조 구현에서 Pallas 커널을 만들거나 기존 CUDA 및 GPU 커널을 TPU 실행에 맞는 Pallas 코드로 옮기며, 프로파일링 정보를 이용해 MFU 개선 방향을 제안합니다. 또한 정확성 테스트와 컴파일 확인에 필요한 보일러플레이트 코드까지 생성해 커널 개발과 검증에 드는 반복 작업을 줄입니다.

용어 해설

TPU: — TPU는 Machine Learning 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 Google의 하드웨어 가속기입니다. 이 프로젝트에서는 PyTorch 코드를 JAX로 옮기거나 Pallas 커널을 최적화해 TPU에서 모델 학습과 추론을 효율적으로 실행하는 데 활용됩니다.
Pallas: — Pallas는 JAX에서 TPU와 같은 가속기용 Custom Kernel을 작성하는 언어입니다. Accelerator Agents는 기존 JAX 구현이나 CUDA 커널을 Pallas 코드로 변환하고, 프로파일링 결과를 바탕으로 성능 개선 방향을 찾도록 지원합니다.
MFU: — MFU는 모델이 하드웨어의 연산 능력을 얼마나 활용하는지 나타내는 성능 지표입니다. MaxKernel은 커널 프로파일링 과정에서 MFU 개선에 필요한 최적화 제안을 제공해 TPU 연산 자원 활용도를 높이는 데 초점을 둡니다.
MaxText: — MaxText는 TPU에서 학습과 추론을 수행할 수 있도록 JAX 기반 코드를 구성하는 고성능 프레임워크입니다. MaxCode는 PyTorch 모델과 코드를 MaxText와 호환되는 JAX 코드로 변환해 TPU 실행 환경으로의 이전을 돕습니다.

코드 예제

bash

git clone https://github.com/AI-Hypercomputer/accelerator-agents.git
cd accelerator-agents

Accelerator Agents 저장소를 복제한 뒤 프로젝트 디렉터리로 이동합니다.

기술

Google Cloud TPUs
Gemini
PyTorch
JAX
MaxText
Pallas
CUDA
Python 3.11+

활용 사례

PyTorch 모델의 JAX 및 TPU 실행 환경 이전
MaxText 기반 TPU 학습과 추론 코드 생성
CUDA 또는 GPU 커널의 Pallas 변환
TPU 커널 프로파일링과 MFU 최적화
커널 정확성 테스트와 컴파일 확인 코드 생성

언급된 리소스

GitHubAI-Hypercomputer/accelerator-agents