100-fache Beschleunigung: Garbage Collection und GPUs in Python

Dieser Beitrag beschreibt, wie der Autor durch einfache Codeoptimierungen die Laufzeit eines Python-Programms um das 100-fache beschleunigen konnte. Das ursprüngliche Programm nutzte NumPy für parallele Berechnungen, war aber aufgrund schlechter Speicherverwaltung langsam und speicherintensiv. Durch die Implementierung eines einfachen Garbage-Collection-Mechanismus zur Freigabe nicht mehr benötigter Zwischenvariablen reduzierte der Autor die Laufzeit von 40 Sekunden auf 10 Sekunden und verringerte den Speicherverbrauch deutlich. Anschließend nutzte er CuPy, um die Berechnungen auf die GPU zu verlagern, wodurch die Laufzeit weiter auf 1,5 Sekunden reduziert wurde – eine beeindruckende Performance-Steigerung.