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[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)
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[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)

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2024년 10월 22일

두줄요약

Python 연산을 C++ DLL로 넘겨 Thread, OpenMP, SIMD를 적용해 성능을 비교했습니다. 멀티코어 활용 효과는 컸지만 SIMD와 OpenMP의 단순 적용 효과는 크지 않았습니다.

핵심 내용

  • Python 연산을 C++ DLL로 옮겨 성능을 높이는 방법 정리
  • C++ Thread, OpenMP, SIMD intrinsic을 각각 적용한 덧셈 처리 방식 비교
  • ctypes와 NumPy 배열을 C 함수에 넘겨 벤치마킹 수행

적용해볼 점

  • GIL을 벗어난 멀티코어 활용의 이점 확인
  • OpenMP의 단순 반복문 병렬화는 기대만큼 효율적이지 않은 사례
  • SIMD 최적화 효과는 환경에 따라 제한적일 수 있음

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빠른 북극곰(Polars), 느린 판다(Pandas). Python Polars라이브러리

Polars는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 유지하면서도 Rust 기반 최적화로 대용량 데이터 처리 성능을 높였습니다. Lazy Execution과 멀티코어 활용으로 로컬 환경에서도 빠른 전처리와 분석을 기대할 수 있습니다.

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