1. 기본 전제

• 현재 환경: GPU A100(vRAM 40GB), bf16 (torch.bfloat16) 로딩 상태
• 모델: FLUX 1 Kontext dev
• 목표: 추론 속도 및 효율 최적화

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2. 5가지 최적화 기법: 상호 관계 분석

항목 번호	기술명	적용 계층	상호 의존성
1	torch.compile	모델 전체 (Graph 수준)	다른 최적화와 병행 가능 (독립)
2	SDPA (scaled_dot_product_attention)	Attention 연산 단위 (커널 수준)	torch.compile과 병행 가능 (독립)
3	channels_last	데이터 포맷 (메모리 수준)	cudnn.benchmark과 시너지
4	cudnn.benchmark	Conv2D 알고리즘 선택 (런타임 수준)	channels_last와 함께 쓰면 효과 증가
5	CUDA Graph	실행 계획 최적화 (런타임 수준)	반드시 고정된 입력 형태 확보 후 적용 가능

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3. 순서 결정의 핵심 기준

1. 서로 간섭이 없는 독립적인 최적화인지? (병행 가능)
2. 선행 조건(예: 고정 입력, 데이터 포맷)이 필요한지?
3. 측정 가능성과 롤백 용이성

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4. 테스트 순서

순서	항목	이유
①	channels_last	✅ Conv2D 성능 향상의 기본 전제 (cudnn.benchmark에 영향)
②	cudnn.benchmark = True	✅ Conv2D 알고리즘 최적화 → channels_last가 먼저 적용되어야 효과적
③	torch.compile	✅ 모델 전체 그래프 최적화 → 기존 설정과 병행 가능, 독립적으로 평가
④	SDPA	✅ 특정 Attention 블록만 최적화 → 전체와 독립적 (torch.compile과 병행 가능)
⑤	CUDA Graph	✅ 입력/메모리 포맷/알고리즘 등 모든 설정이 안정화된 뒤 마지막에 적용 → 반드시 입력 고정 상태 필요

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5. 병행/독립성 체크

항목	병행 가능 여부	주의사항
channels_last ↔ cudnn.benchmark	✅ 병행 가능 (시너지)	channels_last 먼저
torch.compile ↔ 나머지 모두	✅ 병행 가능	항상 안전
SDPA ↔ 나머지 모두	✅ 병행 가능	transformer 내부에만 영향
CUDA Graph ↔ 나머지 모두	✅ 병행 가능	단, 고정된 입력 필수

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6. 최종 요약: 단계별 가이드

단계	작업 내용	목적	독립 여부
1️⃣	channels_last 적용	Conv2D 가속의 기본	필요
2️⃣	cudnn.benchmark = True	알고리즘 선택 최적화	필요
3️⃣	torch.compile(model)	전체 그래프 최적화	독립
4️⃣	SDPA 적용 여부 확인	어텐션 속도 최적화	독립
5️⃣	CUDA Graph 적용	호출 오버헤드 제거	필요 (입력 고정)

• 3, 4번은 순서 무관,
• 1 → 2 → 5번은 반드시 순서 유지 필요