네이티브 Python용 JIT 컴파일러인 Pyston-lite 출시

최신 JIT 컴파일 기술을 사용하여 Python 언어의 고성능 구현을 제공하는 Pyston 프로젝트의 개발자는 CPython용 JIT 컴파일러 구현을 통해 Pyston-lite 확장을 선보였습니다. Pyston은 CPython 코드베이스의 분기이며 별도로 개발되는 반면, Pyston-lite는 표준 Python 인터프리터(CPython)에 연결하도록 설계된 범용 확장으로 설계되었습니다.

Pyston-lite를 사용하면 PIP 또는 Conda 패키지 관리자를 사용하여 추가 확장을 설치하여 인터프리터를 변경하지 않고도 기본 Pyston 기술을 사용할 수 있습니다. Pyston-lite는 이미 PyPI 및 Conda 저장소에 호스팅되어 있으며 이를 설치하려면 "pip install pyston_lite_autoload" 또는 "conda install pyston_lite_autoload -c pyston" 명령을 실행하면 됩니다. pyston_lite(직접 JIT) 및 pyston_lite_autoload(Python 프로세스가 시작될 때 자동 JIT 대체 수행)의 두 가지 패키지가 제공됩니다. pyston_lite.enable() 함수를 사용하면 자동 로드 모듈을 설치하지 않고도 애플리케이션에서 JIT 포함을 프로그래밍 방식으로 제어할 수도 있습니다.

Pyston-lite는 Pyston에서 사용할 수 있는 모든 최적화를 다루지는 않지만 일반 Python 10에 비해 약 25-3.8% 정도 성능을 향상시킬 수 있습니다. 앞으로는 Pyston에 있는 대부분의 최적화를 Pyston-lite로 이전하고 지원되는 CPython 버전을 확장할 계획입니다(첫 번째 릴리스는 Python 3.8만 지원함). 더 많은 글로벌 계획에는 JIT용 새 API를 구현하기 위한 CPython 팀과의 협력이 포함되어 Python 작업을 보다 완벽하게 제어할 수 있습니다. Python 3.12 분기에 제안된 변경 사항을 포함시키는 것이 논의되고 있습니다. 이상적으로는 Pyston의 모든 기능을 확장으로 이동할 가능성이 고려되고 있으며, 이를 통해 자체 CPython 포크를 유지 관리할 필요가 없습니다.

Pyston-lite 외에도 이 프로젝트는 새로운 최적화를 제공하는 완전한 Pyston 2.3.4 패키지에 대한 업데이트도 출시했습니다. pyperformance 테스트에서 버전 2.3.4는 릴리스 2.3.3보다 약 6% 빠릅니다. CPython에 비해 전반적인 성능 향상은 66%로 추정됩니다.

또한, 메인 프로젝트의 CPython 3.11 개발 주기 내에서 개발된 최적화를 확인할 수 있으며, 일부 테스트에서는 성능을 25% 향상시킬 수 있었습니다. 예를 들어, CPython 3.11에서는 기본 모듈의 바이트코드 상태 캐싱 효율성이 향상되어 스크립트 실행 속도가 10-15% 향상되었습니다. 함수 호출이 크게 가속화되었으며 표준 작업에 대한 특화된 빠른 해석기가 추가되었습니다. Cinder 및 HotPy 프로젝트에서 준비한 일부 최적화를 이식하는 작업도 진행 중입니다.

또한 nogil 프로젝트 내에서는 전역 해석기 잠금(GIL, Global Interpreter Lock) 없이 CPython을 구축하기 위한 실험 모드에 대한 작업이 진행 중입니다. 이는 서로 다른 스레드에서 공유 객체에 대한 병렬 액세스를 허용하지 않아 다중 작업의 병렬화를 방지합니다. -핵심 시스템. GIL 문제에 대한 또 다른 해결책으로 프로세스 내에서 실행되는 각 인터프리터에 별도의 GIL을 바인딩하는 기능이 개발되고 있습니다(여러 인터프리터가 하나의 프로세스에서 실행될 수 있지만 병렬 실행의 효율성은 GIL에 따라 다름).

출처 : opennet.ru