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beginner_source/hta_trace_diff_tutorial.rst

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-Trace Diff using Holistic Trace Analysis
+종합적 분석을 이용한 트레이스 차이 분석
 ========================================
 
-**Author:** `Anupam Bhatnagar <https://github.com/anupambhatnagar>`_
+**저자:** `Anupam Bhatnagar <https://github.com/anupambhatnagar>`_
+**번역:** `이진혁 <https://github.com/uddk6215>__`
 
-Occasionally, users need to identify the changes in PyTorch operators and CUDA
-kernels resulting from a code change. To support this requirement, HTA
-provides a trace comparison feature. This feature allows the user to input two
-sets of trace files where the first can be thought of as the *control group*
-and the second as the *test group*, similar to an A/B test. The ``TraceDiff`` class
-provides functions to compare the differences between traces and functionality
-to visualize these differences. In particular, users can find operators and
-kernels that were added and removed from each group, along with the frequency
-of each operator/kernel and the cumulative time taken by the operator/kernel.
+때때로 사용자들은 코드 변경으로 인한 PyTorch 연산자와 CUDA 커널의 변화를 식별해야 할 필요가 있습니다. 
+이를 위해 HTA는 트레이스 비교 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 사용자는 두 세트의 트레이스 파일을 입력할 수 있는데, 
+A/B 테스트와 유사하게, 첫 번째 세트는 대조군으로, 두 번째 세트는 실험군으로 간주할 수 있습니다.
+TraceDiff 클래스는 트레이스 간의 차이를 비교하고 이러한 차이를 시각화하는 기능을 제공합니다. 
+특히, 사용자는 각 그룹에서 추가되거나 제거된 연산자와 커널을 찾을 수 있으며, 각 연산자/커널의 빈도와 누적 소요 시간도 확인할 수 있습니다.
 
-The `TraceDiff <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html>`_ class 
-has the following methods:
+`TraceDiff <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html>`_ 클래스는 다음과 같은 메소드를 가지고 있습니다.
+TraceDiff 클래스의 메소드:
 
 * `compare_traces <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html#hta.trace_diff.TraceDiff.compare_traces>`_:
-  Compare the frequency and total duration of CPU operators and GPU kernels from
-  two sets of traces.
+  두 세트의 트레이스에서 CPU 연산자와 GPU 커널의 빈도와 총 지속 시간을 비교합니다.
 
 * `ops_diff <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html#hta.trace_diff.TraceDiff.ops_diff>`_:
-  Get the operators and kernels which have been:
+  다음과 같은 상태의 연산자와 커널을 가져옵니다.
+  상태 예시:
 
-    #. **added** to the test trace and are absent in the control trace
-    #. **deleted** from the test trace and are present in the control trace
-    #. **increased** in frequency in the test trace and exist in the control trace
-    #. **decreased** in frequency in the test trace and exist in the control trace
-    #. **unchanged** between the two sets of traces
+    #. **추가:** 실험군의 트레이스엔 추가되었고 대조군의 트레이스에는 없는 것
+    #. **삭제:** 실험군의 트레이스에서 삭제되고 대조군의 트레이스에는 있는 것
+    #. **증가:** 실험군의에서 빈도가 증가하고 대조군의 트레이스에도 존재하는 것
+    #. **감소:** 실험군의에서 빈도가 감소하고 대조군의 트레이스에도 존재하는 것
+    #. **변경 안 됨:** 두 세트의 트레이스 간에 변화가 없는 것
 
 * `visualize_counts_diff <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html#hta.trace_diff.TraceDiff.visualize_counts_diff>`_
 
 * `visualize_duration_diff <https://hta.readthedocs.io/en/latest/source/api/trace_diff_api.html#hta.trace_diff.TraceDiff.visualize_duration_diff>`_
 
-The last two methods can be used to visualize various changes in frequency and
-duration of CPU operators and GPU kernels, using the output of the
-``compare_traces`` method.
+마지막 두 메소드는 compare_traces 메소드의 출력을 사용하여 CPU 연산자와 GPU 커널의 
+빈도 및 지속 시간의 다양한 변화를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.
 
-For example, the top ten operators with increase in frequency can be computed as
-follows:
+예를 들어, 빈도가 증가한 상위 10개의 연산자는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
 
 .. code-block:: python
 
@@ -47,20 +42,18 @@ follows:
 
 .. image:: ../_static/img/hta/counts_diff.png
 
-Similarly, the top ten operators with the largest change in duration can be computed as
-follows:
+마찬가지로, 지속 시간 변화가 가장 큰 상위 10개 연산자는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
 
 .. code-block:: python
 
     df = compare_traces_output.sort_values(by="diff_duration", ascending=False)
-    # The duration differerence can be overshadowed by the "ProfilerStep",
-    # so we can filter it out to show the trend of other operators.
+    # "ProfilerStep"에 의해 지속 시간 차이가 가려질 수 있으므로,
+    # 이를 필터링하여 다른 연산자들의 경향을 보여줄 수 있습니다.
     df = df.loc[~df.index.str.startswith("ProfilerStep")].head(10)
     TraceDiff.visualize_duration_diff(df)
 
 .. image:: ../_static/img/hta/duration_diff.png
 
-For a detailed example of this feature see the `trace_diff_demo notebook
-<https://github.com/facebookresearch/HolisticTraceAnalysis/blob/main/examples/trace_diff_demo.ipynb>`_
-in the examples folder of the repository.
+이 기능에 대한 자세한 예시는 저장소의 examples 폴더에 있는  `trace_diff_demo notebook
+<https://github.com/facebookresearch/HolisticTraceAnalysis/blob/main/examples/trace_diff_demo.ipynb>`_ 을 보면 됩니다.