---
title: "TorchNeuron Profilleme (Bölüm 1): AWS Trainium Üzerinde Sistem Düzeyinde Performans Analizi"
url: https://blog.edumints.com/torchneuron-profilleme-bolum-1-aws-trainium-uzerinde-sistem-duzeyinde
category: "Makine Öğrenmesi"
date: 2026-10-22T09:05:09.844Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "Hugging Face Blog"
source_url: https://huggingface.co/blog/amazon/profiling-torchneuron-part-1
---

# TorchNeuron Profilleme (Bölüm 1): AWS Trainium Üzerinde Sistem Düzeyinde Performans Analizi

Birçok makine öğrenmesi (ML) geliştiricisi modelleri nasıl hızlandıracağına dair sezgisel bir fikre sahiptir; ancak bir modelin neden yavaş çalıştığını sistematik olarak analiz edebilenlerin sayısı oldukça azdır. Bu serinin ilk bölümünde, derin öğrenme eğitimi ve çıkarım (inference) iş yükleri için özel olarak tasarlanmış **AWS Trainium** yapay zeka çipi ve onun açık kaynaklı yerel PyTorch arka ucu olan **TorchNeuron** kullanarak çıkarım performansını sıfırdan nasıl analiz edeceğinizi öğreneceksiniz.

**TorchNeuron**, standart PyTorch iş akışlarını (`eager execution`, `torch.compile` ve standart API'ler) minimum kod değişikliğiyle destekler. Ayrıca özel operatörler ve donanım optimizasyonu için **Neuron Kernel Interface (NKI)** ile entegre çalışır. Yazılım geliştirme sürecinde varsayımlarla hareket etmek yerine darboğazları veriye dayalı olarak tespit etmek, üretim ortamındaki maliyet ve gecikme (latency) sürelerini doğrudan iyileştirir.

Bu rehberin sonunda şunları öğrenmiş olacaksınız:
- `torch.profiler` aracını Neuron arka ucu ile yapılandırmayı ve temiz bir izleme (trace) kaydı yakalamayı.
- Hangi işlemlerin Neuron cihaz zamanını tükettiğini belirlemek ve bunları **Self CPU** zamanı ile karşılaştırmak için `key_averages()` tablosunu okumayı.
- Bir işlemi framework dağıtımından (dispatch) çalışma zamanı (runtime) planlamasına ve **NeuronCore** üzerindeki donanım yürütmesine kadar **Neuron Explorer** üzerinden takip etmeyi.
- Aynı işlemin üç farklı uygulamasında bu sinyallerin nasıl değiştiğini analiz etmeyi.

## Bir PyTorch Arka Ucu Olarak Neuron

Bir iş yükünü profillemeden önce Neuron'un PyTorch ile nasıl entegre olduğunu anlamak önemlidir. Neuron arka ucu, PyTorch'un `PrivateUse1` genişletme noktasını kullanır. Bu mekanizma, bir hızlandırıcının `cuda` gibi özel bir dağıtım anahtarı eklemeden doğrudan framework ile entegre olmasını sağlar. `torch_neuronx` paketi, Neuron'u yerel bir arka uç olarak kaydetmek için ana PyTorch yapısıyla birlikte çalışır. Geliştiriciler için bu mimari, mevcut PyTorch kod tabanını neredeyse hiç değiştirmeden özel donanımlara taşıyabilme esnekliği sunar.

## Profilleyiciyi (Profiler) Kurma

Bir Neuron iş yükünü profillemek için iki temel nesne kullanılır:
- **NeuronConfig**: Hangi Neuron veri akışlarının ve **NeuronCore** birimlerinin yakalanacağını ve çıktının nereye yazılacağını kontrol eder. `torch.profiler.profile` içerisine `experimental_config` olarak iletilir.
- **NeuronProfiler**: Bir `NeuronConfig` alır ve `export_trace` geri çağırma (callback) işlevini sağlar. Bu işlev, framework izlemesini (`trace.json`) Neuron sistem izlemelerinin yanına yazar.

```python
nc = NeuronConfig(
    modes=[ProfileMode.DEVICE, ProfileMode.RUNTIME],
    profile_output_dir=OUTPUT_DIR,
    capture_enabled_for_nc='0',
    correlate_device_time=True,
)
exporter = NeuronProfiler(nc)
```

Burada `modes` parametresi cihaz komutları ve çalışma zamanı izleri gibi yakalanacak veri akışlarını seçerken, `capture_enabled_for_nc` izlenecek çekirdekleri belirler. Pratik açıdan en kritik parametrelerden biri olan `correlate_device_time=True` ayarı, cihaz süresini izlemeden `key_averages()` tablosuna aktarır; böylece CPU ve Neuron cihaz sürelerini doğrudan aynı tabloda karşılaştırabilirsiniz.

## Araçlar: Neuron Explorer

**Neuron Explorer**, sistem izini, cihaz zaman çizelgesini ve motor bazında kırılımları incelemeye yarayan tarayıcı tabanlı bir görüntüleyicidir. Bir SSH tüneli veya **Visual Studio Code** eklentisi aracılığıyla erişilebilir. Pratik yazılım geliştirme süreçlerinde `key_averages()` tablosunun sayısal olarak raporladığı verileri görsel olarak doğrulamak ve dağıtımlar (dispatches) arasında donanım seviyesinde neler olup bittiğini incelemek için bu araç kritik bir rol oynar.



---

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [Ölçeklendirme ve Optimizasyon](https://edumints.com/kesfet/embedding-ve-reranking-modelleri-productionda-depl-blu6) modülüne göz atın.

---

**Kaynak:** Hugging Face Blog (https://huggingface.co/blog/amazon/profiling-torchneuron-part-1)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/torchneuron-profilleme-bolum-1-aws-trainium-uzerinde-sistem-duzeyinde