100배 속도 향상: Python에서의 가비지 컬렉션과 GPU의 위력
2025-03-25
이 글에서는 간단한 코드 최적화를 통해 Python 프로그램의 실행 속도를 100배 향상시킨 방법을 설명합니다. 초기 프로그램은 NumPy를 사용하여 병렬 계산을 수행했지만 메모리 관리가 제대로 되지 않아 속도가 느리고 메모리를 많이 소비했습니다. 저자는 사용되지 않는 중간 변수를 해제하는 간단한 가비지 컬렉션 메커니즘을 구현하여 실행 시간을 40초에서 10초로 단축하고 메모리 사용량을 크게 줄였습니다. 그런 다음 CuPy를 사용하여 계산을 GPU로 오프로드하여 실행 시간을 1.5초로 더 단축하여 극적인 성능 향상을 달성했습니다.
개발
Python 최적화