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파이썬과 GIL 기본 개념
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GIL(Global Interpreter Lock): 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 객체에 접근하도록 제한
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목적: 레퍼런스 카운팅 기반 메모리 관리 시 데이터 무결성 및 스레드 안전 보장
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장점: 스레드 간 동시 접근 시 데이터 경쟁 조건 방지
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단점: CPU 바운드 작업에서 멀티코어 활용 제한, 멀티스레딩 병목 발생
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GIL로 인한 문제점 및 기존 해결법
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문제점: 멀티코어 프로세서 환경에서 CPU 바운드 작업 성능 저하
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기존 해결법
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멀티프로세싱 모듈 사용: 각 프로세스가 독립적 메모리 공간 보유
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다른 파이썬 구현체(Jython, IronPython): GIL 미사용, 다만 CPython과의 호환성 문제 존재
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Mojo의 역할 및 GIL 문제 해결 접근
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Mojo 개요
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Python 문법과 유사한 새로운 고성능 프로그래밍 언어
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Python의 유연성과 C++ 수준의 성능 결합 목표
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Mojo의 기술적 특징
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컴파일러 기반 실행: 정적 타입 검사 및 최적화된 코드 생성으로 실행 속도 획기적 개선
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병렬 처리 지원: GIL과 같은 전역 잠금 없이 멀티스레딩 구현
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낮은 동시성 오버헤드: 스레드 간 경쟁 최소화, 멀티코어 자원 효율적 활용
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GIL 문제와의 차별점
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CPython의 GIL에 의존하지 않아 CPU 바운드 작업에서 스레드 경쟁 문제 해소
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스레드 안전성을 유지하면서도 병렬 처리 성능 극대화 가능
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활용 기대 효과
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AI 및 대규모 데이터 처리 같은 계산 집약적 작업에서 뛰어난 성능 발휘
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기존 Python 생태계의 GIL 한계를 극복할 대안으로 주목
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요약
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파이썬의 GIL은 스레드 안전 보장을 위해 도입되었으나, CPU 바운드 작업에서는 성능 병목을 초래
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기존 대안(멀티프로세싱, GIL 미사용 구현체)에도 한계 존재
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Mojo는 새로운 실행 모델과 병렬 처리 지원을 통해 GIL의 제약을 벗어나 멀티코어 성능을 극대화하는 방향 제시
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향후 Python 생태계 내 고성능 컴퓨팅 요구 충족 및 병렬 처리 효율 개선에 중요한 역할 기대
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