2026-02-05

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ITWORLD

Python JIT 컴파일러 성능

비교 대상

  • PyPy
    • 특수 제작된 JIT 컴파일러 사용 → 전통 런타임인 CPython 대비 상당한 속도 향상
    • 성능 우수한 대신, C 확장 등 호환성 제약 발생
    • 최신 Python 릴리스의 흐름을 따라가지 못하는 중
  • CPython
    • 최근 릴리스에서, 네이티브 JIT 컴파일러의 첫 버전 포함
    • GIL 제거 → 자유 스레딩 연산 가능

비교 결과

  • 순수 계산
    • PyPy > CPython
    • CPython : 간접 참조 및 추상화 문제로, 단순 연산에 취약
    • 다만, CPython의 GIL 제거 버전으로 멀티스레드 연산 실행 시 PyPy에 근접한 성능 보임
    • PyPy : 여전히 GIL과 유사한 잠금 메커니즘 존재 → 스레드 간 완전 병렬 처리는 불가
  • 다른 종류의 작업
    • CPython > PyPy
    • CPython : 자유 스레딩, 멀티프로세싱 활용 시 상대적인 성능 개선 폭 큼
    • PyPy : 기본 실행 속도가 충분히 빨라, 스레딩 및 멀티프로세싱 필요성 적음

결론

  • PyPy의 성능상 이점이 무조건적이지 않으며, 일관되지 않음 (단순 연산도, 파이 계산 등 무거운 작업 시 좋지 않은 성능)
    • 눈에 드러나지 않기에, 애플리케이션 벤치마킹을 통해 확인 필요
  • CPython의 병렬 처리 이점이 상당함

오늘 배운 것

  1. PPT 완성 후 피드백 수렴
  2. UT 가이드라인 작성

내일 할 일

  1. UT 가이드라인 제출
  2. 시연 준비

참고자료

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