🌐 [i18n-KO] Translated perf_hardware.md to Korean

docs/source/en/perf_hardware.md

@@ -27,6 +27,7 @@ Let's have a look at some practical advice for GPU setups.
 
 ## GPU
 When you train bigger models you have essentially three options:
+
 - bigger GPUs
 - more GPUs
 - more CPU and NVMe (offloaded to by [DeepSpeed-Infinity](main_classes/deepspeed#nvme-support))

docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -127,8 +127,8 @@
       title: (번역중) Inference on many GPUs
     - local: in_translation
       title: (번역중) Inference on Specialized Hardware
-    - local: in_translation
-      title: (번역중) Custom hardware for training
+    - local: perf_hardware
+      title: 훈련용 사용자 맞춤형 하드웨어
     - local: in_translation
       title: (번역중) Instantiating a big model
     - local: in_translation

docs/source/ko/perf_hardware.md

@@ -0,0 +1,156 @@
+<!---
+Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+you may not use this file except in compliance with the License.
+You may obtain a copy of the License at
+
+    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+See the License for the specific language governing permissions and
+limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+
+# 훈련용 사용자 맞춤형 하드웨어 [[custom-hardware-for-training]]
+
+모델 훈련과 추론에 사용하는 하드웨어는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. GPU에 대해 자세히 알아보려면, Tim Dettmer의 훌륭한 블로그 포스트를 확인해보세요. [블로그 포스트 링크](https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/) (영어로 작성됨).
+
+GPU 설정에 대한 실용적인 조언을 살펴보겠습니다.
+
+## GPU [[gpu]]
+더 큰 모델을 훈련시킬 때는 기본적으로 세 가지 옵션이 있습니다:
+
+- 더 큰 GPU
+- 더 많은 GPU
+- 더 많은 CPU 및 NVMe ([DeepSpeed-Infinity](../en/main_classes/deepspeed#nvme-support)를 통한 오프로드(offload))
+
+우선, 하나의 GPU만 사용하는 경우부터 시작해봅시다.
+
+### 전원 공급과 냉각 [[power-and-cooling]]
+
+비싼 고성능 GPU를 구매한 경우, 올바른 전원 공급과 충분한 냉각을 제공해야 합니다.
+
+**전원 공급**:
+
+일부 고성능 소비자용 GPU는 2개 혹은 가끔가다 3개의 PCI-E 8핀 전원 소켓이 있습니다. 카드에 있는 소켓 수만큼 독립적인 12V PCI-E 8핀 케이블이 연결되어 있는지 확인하세요. 같은 케이블의 한쪽 끝에 있는 2개의 스플릿(또는 피그테일(pigtail) 케이블)을 사용하지 마세요. 즉, GPU에 2개의 소켓이 있다면, PSU(전원 공급 장치)에서 카드로 연결되는 2개의 PCI-E 8핀 케이블이 필요하며, 끝에 2개의 PCI-E 8핀 커넥터가 있는 케이블이 필요하지 않습니다! 그렇지 않으면 카드의 전체 성능을 제대로 발휘하지 못할 수 있습니다.
+
+각각의 PCI-E 8핀 전원 케이블은 PSU 쪽의 12V 레일에 연결되어야 하며 최대 150W의 전력을 공급할 수 있습니다.
+
+일부 다른 GPU는 PCI-E 12핀 커넥터를 사용하며, 이러한 커넥터는 최대 500W-600W의 전력을 공급할 수 있습니다.
+
+저가형 GPU는 6핀 커넥터를 사용하며, 최대 75W의 전력을 공급합니다.
+
+또한 GPU가 안정적인 전압을 받을 수 있도록 고급 PSU를 선택해야 합니다. 일부 저품질의 PSU는 GPU가 최고 성능으로 동작하기 위해 필요한 전압을 안정적으로 공급하지 못할 수 있습니다.
+
+물론, PSU는 GPU에 전원을 공급하기에 충분한 여분의 전력 용량을 가져야 합니다.
+
+**냉각**:
+
+GPU가 과열되면 성능이 저하되고 최대 성능을 발휘하지 못할 수 있으며, 너무 뜨거워지면 중지될 수 있습니다.
+
+GPU가 과열될 때 정확한 적정 온도를 알기 어려우나, 아마도 +80℃ 미만이면 좋지만 더 낮을수록 좋습니다. 70℃-75℃ 정도가 훌륭한 온도 범위입니다. 성능 저하가 발생하기 시작하는 온도는 대략 84℃-90℃ 정도일 것입니다. 하지만 성능 저하 이외에도 지속적으로 매우 높은 온도는 GPU 수명을 단축시킬 수 있습니다.
+
+이어서, 여러 개의 GPU를 사용할 때 가장 중요한 측면 중 하나인 GPU 간 연결 방식을 살펴보겠습니다.
+
+### 다중 GPU 연결 방식 [[multigpu-connectivity]]
+
+다중 GPU를 사용하는 경우 GPU 간의 연결 방식은 전체 훈련 시간에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 GPU가 동일한 물리적 노드에 있을 경우, 다음과 같이 확인할 수 있습니다:
+
+```
+nvidia-smi topo -m
+```
+
+만약 NVLink로 연결된 듀얼 GPU 환경이라면, 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다:
+
+```
+        GPU0    GPU1    CPU Affinity    NUMA Affinity
+GPU0     X      NV2     0-23            N/A
+GPU1    NV2      X      0-23            N/A
+```
+
+NVLink를 지원하지 않는 다른 환경의 경우에는 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다:
+```
+        GPU0    GPU1    CPU Affinity    NUMA Affinity
+GPU0     X      PHB     0-11            N/A
+GPU1    PHB      X      0-11            N/A
+```
+
+이 결과에는 다음과 같은 범례가 포함되어 있습니다:
+
+```
+  X    = Self
+  SYS  = Connection traversing PCIe as well as the SMP interconnect between NUMA nodes (e.g., QPI/UPI)
+  NODE = Connection traversing PCIe as well as the interconnect between PCIe Host Bridges within a NUMA node
+  PHB  = Connection traversing PCIe as well as a PCIe Host Bridge (typically the CPU)
+  PXB  = Connection traversing multiple PCIe bridges (without traversing the PCIe Host Bridge)
+  PIX  = Connection traversing at most a single PCIe bridge
+  NV#  = Connection traversing a bonded set of # NVLinks
+```
+
+따라서 첫 번째 결과의 `NV2`는 GPU가 2개의 NVLink로 연결되어 있다는 것을 나타내고, 두 번째 결과의 `PHB`는 일반적인 소비자용 PCIe+브릿지 설정을 가지고 있다는 것을 나타냅니다.
+
+설정에서 어떤 유형의 연결 방식을 가지고 있는지 확인하세요. 일부 연결 방식은 GPU 간 통신을 더 빠르게 만들 수 있으며(NVLink와 같이), 어떤 연결 방식은 더 느리게 만들 수 있습니다(PHB와 같이).
+
+사용하는 확장성 솔루션의 종류에 따라 연결 속도가 주요한 영향을 미칠 수도 있고 미미한 영향을 미칠 수도 있습니다. DDP와 같이 GPU가 거의 동기화하지 않아도 되는 경우, 연결 속도가 느려도 큰 영향을 받지 않습니다. 반면 ZeRO-DP와 같이 GPU간 통신이 많이 필요한 경우, 더 빠른 훈련을 위해서는 더 빠른 연결 속도가 중요합니다.
+
+#### NVLink [[nvlink]]
+
+[NVLink](https://en.wikipedia.org/wiki/NVLink)는 Nvidia에서 개발한 유선 기반의 직렬 다중 레인 근거리 통신 링크입니다.
+
+새로운 세대의 NVLink는 더 빠른 대역폭을 제공합니다. [Nvidia Ampere GA102 GPU Architecture](https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/geforce/ampere/pdf/NVIDIA-ampere-GA102-GPU-Architecture-Whitepaper-V1.pdf)에서 아래와 같은 정보를 확인하실 수 있습니다:
+
+> 3세대 NVLink®
+> GA102 GPU는 4개의 x4 링크를 포함하는 NVIDIA의 3세대 NVLink 인터페이스를 활용하며,
+> 각 링크는 두 개의 GPU 간에 각 방향으로 초당 14.0625GB의 대역폭을 제공합니다.
+> 4개의 링크는 각 방향에 초당 56.25GB의 대역폭을 제공하며, 두 개의 GPU 간에는 초당 112.5GB의 총 대역폭을 제공합니다.
+> 두 개의 RTX 3090 GPU를 NVLink를 사용해 SLI로 연결할 수 있습니다.
+> (3-Way 및 4-Way SLI 구성은 지원되지 않음에 유의하세요.)
+
+
+따라서 `nvidia-smi topo -m`의 결과에서 `NVX`의 값이 높을수록 더 좋습니다. 세대는 GPU 아키텍처에 따라 다를 수 있습니다.
+
+그렇다면, gpt2를 작은 wikitext 샘플로 학습시키는 예제를 통해, NVLink가 훈련에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
+
+결과는 다음과 같습니다:
+
+
+| NVlink | Time |
+| -----  | ---: |
+| Y      | 101s |
+| N      | 131s |
+
+
+NVLink 사용 시 훈련이 약 23% 더 빠르게 완료됨을 확인할 수 있습니다. 두 번째 벤치마크에서는 `NCCL_P2P_DISABLE=1`을 사용하여 NVLink를 사용하지 않도록 설정했습니다.
+
+전체 벤치마크 코드와 결과는 다음과 같습니다:
+
+```bash
+# DDP w/ NVLink
+
+rm -r /tmp/test-clm; CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch \
+--nproc_per_node 2 examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py --model_name_or_path gpt2 \
+--dataset_name wikitext --dataset_config_name wikitext-2-raw-v1 --do_train \
+--output_dir /tmp/test-clm --per_device_train_batch_size 4 --max_steps 200
+
+{'train_runtime': 101.9003, 'train_samples_per_second': 1.963, 'epoch': 0.69}
+
+# DDP w/o NVLink
+
+rm -r /tmp/test-clm; CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 NCCL_P2P_DISABLE=1 python -m torch.distributed.launch \
+--nproc_per_node 2 examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py --model_name_or_path gpt2 \
+--dataset_name wikitext --dataset_config_name wikitext-2-raw-v1 --do_train
+--output_dir /tmp/test-clm --per_device_train_batch_size 4 --max_steps 200
+
+{'train_runtime': 131.4367, 'train_samples_per_second': 1.522, 'epoch': 0.69}
+```
+
+하드웨어: 각각 2개의 TITAN RTX 24GB + 2개의 NVLink (`NV2` in `nvidia-smi topo -m`)
+소프트웨어: `pytorch-1.8-to-be` + `cuda-11.0` / `transformers==4.3.0.dev0`