PythonGIL의 자유 스레드 모드가 비활성화됨)

"자유 스레드 모드"라는 놀라운 새 기능이 포함된 Python 3.13이 최근 출시되었습니다. 이는 스레드를 사용할 때 코드 성능이 크게 향상되는 것입니다. 이 문서에서는 이 기능(기본적으로 활성화되지 않음)을 활성화하는 방법을 보여주고 "자유 스레드 모드"가 코드 성능에 미치는 영향을 보여줍니다.

무료 스레드 Python 설치

Windows 및 MacOS 사용자

Windows 및 MacOS 사용자의 경우 Python 웹사이트에서 최신 설치 프로그램을 다운로드하세요. Python을 설치할 때 "설치 사용자 지정" 옵션을 선택하면 "자유 스레드 모드"를 활성화하는 확인란이 있습니다.

우분투 사용자

Ubuntu 사용자의 경우 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이 기능을 활성화할 수 있습니다.

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.13-nogil

프리 스레드 모드가 활성화되어 있는지 확인

패키지를 설치한 후 python3.13(원본) 및 python3.13-nogil 또는 python3.13t(자유 스레드 Python)로 코드를 실행할 수 있습니다.

Linux 배포판에 Python 3.13 실험용을 설치하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 기사를 확인하세요.

Python에 "자유 스레드 모드"가 활성화되어 있는지 확인하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

python3.13t -VV
Python 3.13.0 experimental free-threading build (main, Oct  8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]

무료 스레드 모드 성능

실험 설정

아래의 간단한 코드에서 프리 스레드 모드가 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

• 몇 가지 계산을 수행하고 0에서 1,000만 사이의 숫자 합계를 반환하는 함수 작업자가 있습니다.
• 작업자 기능을 순차적으로 5번 실행하는 "테스트 1"이 있습니다.
• 여러 스레드를 사용하여 작업자 기능을 병렬로 실행하는 "테스트 2"가 있습니다. 스레드 수는 5입니다.
• 두 테스트의 실행 시간을 측정합니다.

import sys
import threading
import time

print("Python version : ", sys.version)

def worker():
    sum = 0
    for i in range(10000000):
        sum += i


n_worker = 5
# Single thread

start = time.perf_counter()
for i in range(n_worker):
    worker()
print("Single Thread: ", time.perf_counter() - start, "seconds")


# Multi thread
start = time.perf_counter()
threads = []
for i in range(n_worker):
    t = threading.Thread(target=worker)

    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()
print("Multi Thread: ", time.perf_counter() - start, "seconds")

나중에 일반 Python(python3.13 바이너리)과 자유 스레드 Python(pypy3.13t 바이너리)을 사용하여 이 코드를 실행하겠습니다.

결과

먼저 Python3.13으로 테스트를 실행합니다.

python3.13 gil_test.py 
Python version :  3.13.0 (main, Oct  8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]
Single Thread:  1.4370562601834536 seconds
Multi Thread:  1.3681392602156848 seconds

그런 다음 pypy3.13t로 테스트를 실행하세요.

python3.13t gil_test.py 
Python version :  3.13.0 experimental free-threading build (main, Oct  8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]
Single Thread:  1.862126287072897 seconds
Multi Thread:  0.3931183419190347 seconds

Python3.11로도 시도해 봤습니다.

python3.11 gil_test.py 
Python version :  3.11.3 (main, Apr 25 2023, 16:40:23) [GCC 11.3.0]
Single Thread:  1.753435204969719 seconds
Multi Thread:  1.457715731114149 seconds

결과 분석

Python 기본에는 GIL(Global Interpreter Lock) 잠금 메커니즘이 있어 멀티 스레드가 실제로 병렬이 아닙니다. 단일 스레드의 시간 처리가 멀티 스레드와 유사하다는 것을 알 수 있습니다.

python3.11t(자유 스레드 모드)를 사용하면 다중 스레드 성능이 단일 스레드보다 훨씬 빠릅니다. 따라서 이제 멀티 스레딩이 실제로 병렬이 됩니다.

그런데 python3.13t의 단일 스레드 테스트가 pypy3.13보다 조금 느린 것을 보시나요?

이유를 잘 모르겠습니다. 설명이 있으면 알려주세요.

결론

병렬 처리를 위해서는 Python에서 멀티스레딩을 사용하는 것이 좋다고 생각합니다. 그러나 GIL 잠금 메커니즘이 없으면 개발자는 "스레드 안전"에 주의해야 합니다. 스레드 간에 데이터를 공유합니다.

또한 자유 스레드 모드를 완전히 지원하려면 라이브러리와 패키지 업데이트를 기다려야 합니다. 이것이 현재 이 "자유 스레드 모드"가 기본적으로 활성화되지 않은 이유 중 하나입니다. 하지만 앞으로는 좋은 기능이 될 것 같습니다.

위 내용은 PythonGIL의 자유 스레드 모드가 비활성화됨)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!