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kernbench2/docs/adr-ko/ADR-0008-api-tensor-deploy-and-allocation.md
T
ywkang 168b0c89f0 ADR: translate adr-ko/ to Korean, fix ADR-0013 slug, refine Status check
Follow-up to the bilingual-structure commit: docs/adr-ko/ now holds
only Korean versions (24 files translated from English placeholders),
ADR-0013 slug uses kebab-case in both folders, and the verify tool
allows translated parenthetical commentary in the Status block.

- Translate 24 English files in docs/adr-ko/ to Korean. The previous
  bilingual-structure commit had left these as English copies because
  their source content was already English; this commit fulfills the
  policy that docs/adr-ko/ contains only Korean.
- Rename ADR-0013 in both adr/ and adr-ko/ from
  ver-verification_strategy.md to ver-verification-strategy.md
  (kebab-case consistency with other ADRs).
- CLAUDE.md (ADR Translation Discipline): clarify that only the
  Status lifecycle keyword (Accepted / Proposed / Stub / Draft /
  Superseded by ADR-NNNN / Merged into ADR-NNNN) must match across
  EN and KO; parenthetical commentary and trailing list items may be
  translated.
- tools/verify_adr_lang_pairs.py: replace byte-equal Status check
  with normalize_status_keyword() which strips parenthetical
  commentary and takes only the first non-empty line.
- tests/test_verify_adr_lang_pairs.py: update existing test names,
  add coverage for translated parenthetical, translated trailing
  list, and Superseded-by-NNNN keyword equality.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 08:17:56 -07:00

101 lines
3.1 KiB
Markdown

# ADR-0008: 텐서 배포 및 할당 (호스트 할당기, PA 우선)
## Status
Accepted
## Context
벤치마크는 PyTorch와 유사한 텐서 시맨틱을 요구한다:
- 텐서 생성 (empty, fill),
- 가속기 디바이스로의 배포 (tensor.to()).
현실적인 시스템에서는 호스트 소프트웨어가 할당·매핑을 관리하고 DMA/MMU
매핑을 설치한다. Phase 0에서는 (ADR-0011) 다음으로 단순화한다:
- 디바이스 메모리 동작은 PA만 사용,
- VA/MMU/IOMMU는 모델링하지 않는다.
호스트↔디바이스 인터페이스를 최소로 유지하기 위해 별도의
AllocateTensorMeta 메시지는 피한다. 대신 호스트 할당은 PA 샤드 맵을
생성하여 MemoryWrite/Read와 KernelLaunch가 직접 사용한다.
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## Decision
### D1. Tensor는 PA 샤드 매핑을 가진 호스트 소유 핸들
Tensor 객체는 다음을 캡슐화하는 호스트 소유 핸들이다:
- shape과 dtype,
- 초기화 의도,
- PA 샤드 맵 형태의 디바이스 배치 및 할당 메타데이터.
배포 이후 Tensor 핸들은 다음을 포함해야 한다:
- 각각 (sip, cube, pe, pa, nbytes, offset_bytes)를 가진 샤드 리스트.
이 PA 샤드 매핑이 커널 인수 바인딩의 단일 진실 원천이다.
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### D2. 배포는 호스트 할당기를 사용한다 (Phase 0)
Phase 0에서 텐서 배포는 호스트 할당기를 통해 PA 샤드 매핑을 생성한다:
- 배치(split/replicate/hybrid)는 DP 정책에 의해 결정,
- 할당은 PE 수준에서 PA 범위를 부여하고 샤드 매핑을 반환,
- Tensor 핸들은 결정론적으로 결과 샤드 리스트를 저장.
Phase 0에서는 호스트가 보는 별도의 디바이스 할당 RPC는 필요하지 않다.
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### D3. 데이터 초기화와 전송은 MemoryWrite/Read만 사용
텐서가 함의하는 모든 데이터 초기화나 전송(예: fill, copy)은
Host ↔ IO_CPU 메시지만으로 표현되어야 한다:
- MemoryWrite
- MemoryRead
규칙:
- MemoryWrite/Read는 PA + (sip, cube, pe) 태그를 참조해야 한다 (ADR-0012).
- 할당 메타데이터는 별도의 할당 메시지로 임베드되어서는 안 된다.
- 대량 텐서 데이터는 Phase 0 메시지에 임베드되어서는 안 된다.
시뮬레이션 엔진은 MemoryWrite/Read를 그래프를 통해 스케줄하므로 레이턴시는
명시적 순회로 계산된다.
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### D4. 확장 경로 (호환성 유지)
향후 ADR이 다음을 추가하여 선택적인 VA/MMU/IOMMU 모델링을 도입할 수 있다:
- 텐서 핸들에 가상 주소,
- 매핑 설치 단계,
- 변환 레이턴시·페이지 granularity.
Phase 0의 PA 샤드 맵은 유효한 fast-path 구성으로 유지된다.
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## Consequences
- Host↔IO_CPU 계약이 최소(MemoryRead/Write + KernelLaunch)로 유지된다.
- KernelLaunch가 샤드 태그를 통해 PE별 데이터 배치를 명시적으로 전달할 수 있다.
- 초기 구현이 단순하고 테스트 가능하게 유지된다.
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## Links
- ADR-0011 (메모리 주소 지정 — PA / VA / LA)
- ADR-0012 (Host↔IO_CPU 스키마)
- ADR-0007 (runtime_api vs sim_engine 경계)
- ADR-0009 (커널 실행)