오픈 소스 PyTorch 학습 진단 도구인 TraceML은 알려진 LeRobot 학습 회귀를 재현하고 업스트림 수정 #2408의 영향을 측정하는 데 사용되었습니다. 분석 결과, 대부분의 DataLoader 가져오기는 빠랐지만 반복적인 가져오기는 이전에는 5초 이상 걸렸습니다.

  • 수정 후 단계 시간이 약 1500ms에서 117ms로 감소했습니다.
  • CPU DataLoader 가져오기 시간은 첫 번째 쌍에서 ~1375ms에서 1.5ms로, 두 번째 쌍에서 ~1427ms에서 1.3ms로 감소했습니다.
  • 계산 시간은 110–116ms 주변으로 안정적으로 유지되어 워크로드가 INPUT-BOUND에서 COMPUTE-BOUND로 전환되었음을 확인했습니다.

이 도구는 변경 후 학습이 느려질 때 추가 시간이 어디에 쓰이는지 식별하는 데 도움이 되며, 학습 루프를 계측하고 두 실행 간 타이밍을 비교하여 작동합니다.