JIT 컴파일러

JIT 컴파일러란?

JIT 컴파일러는 프로그램을 실행하는 동안 코드의 일부를 동적으로 기계어로 컴파일하여 성능을 향상시키는 기술입니다. 전통적인 인터프리터 방식은 코드를 한 줄씩 해석하면서 실행하는 반면, JIT 컴파일러는 코드의 특정 부분을 미리 기계어로 변환하여 성능을 최적화합니다.

JIT 컴파일러의 종류

• Tracing JIT: 프로그램의 실행 중 자주 실행되는 코드 경로(트레이스)를 감지하여 해당 경로를 컴파일합니다. 이 방식은 프로그램의 "핫스팟"을 최적화하는 데 유리합니다.
• Method JIT: 함수나 메서드 단위로 코드를 컴파일합니다. 자주 호출되는 함수나 메서드의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• Adaptive JIT: 코드의 실행 패턴에 따라 컴파일 전략을 동적으로 변경합니다. 예를 들어, 특정 코드가 자주 실행되기 시작하면 그 부분을 컴파일하는 방식입니다.

Python에서의 JIT 컴파일러

Python은 기본적으로 인터프리터 방식으로 동작하는 언어입니다. 하지만 Python의 실행 속도를 높이기 위해 JIT 컴파일러가 도입되기도 했습니다. 대표적인 Python JIT 컴파일러로는 PyPy가 있습니다.

PyPy와 JIT

PyPy는 Python의 대체 구현체로, JIT 컴파일러를 내장하고 있어 성능이 크게 향상됩니다. PyPy는 Tracing JIT 방식을 사용하여 자주 실행되는 코드 경로를 감지하고 이를 기계어로 변환하여 속도를 높입니다. PyPy의 JIT 컴파일러는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

• 동적 최적화: 코드 실행 중 최적화를 수행하여 자주 사용되는 경로를 컴파일합니다.
• 메모리 관리: 효율적인 메모리 관리를 통해 가비지 컬렉션에 소모되는 시간을 줄입니다.
• 크로스 플랫폼: 다양한 운영 체제와 플랫폼에서 동작합니다.

PyPy의 성능 비교

PyPy는 CPython(표준 Python 구현체)에 비해 많은 경우에 성능이 뛰어납니다. 특히, 자주 사용되는 코드를 캐싱하여 반복적으로 실행되는 함수의 실행에 큰 이점을 가집니다.

Python JIT 도입

기존에 Python은 JIT 컴파일러의 장점을 인정하지만 구현상의 어려움으로 도입을 꺼려하고 있었습니다.
하지만, Python은 3.13 버전부터 JIT의 도입을 검토하고 있습니다.