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

Python에서 C 라이브러리를 활용한 성능 향상 기법

이 게시물은 Python에서 C++의 Thread, OpenMP, SIMD를 사용하여 연산 성능을 높이는 방법을 다룹니다.

주요 기술

• Thread를 통한 GIL-Free 멀티쓰레딩과 메모리 분할 처리
• OpenMP의 병렬 반복문을 이용한 효율적 작업 분할
• 256비트 SIMD intrinsic을 활용한 벡터 데이터 처리

통합 및 벤치마크

• Thread, OpenMP, SIMD를 조합한 다양한 구현 예제 제공
• Python에서 ctypes와 Numpy를 연동하여 C 함수 호출
• 벤치마크 결과 멀티코어 활용 시 Thread 기반 병렬처리가 가장 큰 성능향상을 보임
• SIMD 최적화 효과는 예상보다 크지 않았으며, 컴파일러 최적화 영향 가능성 있음

결론

• NumPy 배열을 직접 활용하는 C API 연동이 효과적
• OpenMP 단순 병렬 for문은 요소 분할 없이 비효율적
• 멀티코어 활용에 있어 Thread 기반 병렬처리가 가장 유리함