GIL의 종말은 Python에 무엇을 의미합니까?

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# 소개

수십 년 동안 Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 축복이자 저주였습니다. 이것이 Python이 단순하고 예측 가능하며 접근하기 쉬운 이유입니다. 하지만 이것이 진정한 멀티스레딩에 어려움을 겪는 이유이기도 합니다..

개발자들은 이를 저주하고, 이를 중심으로 최적화했으며, 이를 피하기 위해 전체 아키텍처를 구축하기도 했습니다. 이제 Python 3.13 이상의 변경 사항으로 인해 GIL이 마침내 해체되었습니다. 그 의미는 기술적인 것만이 아닙니다. 그들은 문화적입니다. 이러한 변화는 현대 시대에 Python을 작성하고 확장하고 생각하는 방법을 재정의할 수 있습니다.

# GIL의 긴 그림자

GIL 제거가 중요한 이유를 이해하려면 GIL이 실제로 무엇을 했는지 파악해야 합니다. GIL은 뮤텍스였습니다. 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행하도록 보장하는 전역 잠금. 이는 특히 Python의 인터프리터가 동시성을 위해 설계되지 않았던 초기에 메모리 관리를 간단하고 안전하게 만들었습니다. 이는 경쟁 조건으로부터 개발자를 보호했지만 엄청난 비용이 들었습니다. Python은 멀티 코어 CPU의 스레드 전체에서 진정한 병렬성을 결코 달성할 수 없었습니다.

결과는 불안한 휴전이었다. 다음과 같은 도서관 NumPy, TensorFlow그리고 PyTorch 과도한 C 수준 계산 중에 GIL을 해제하여 GIL을 회피했습니다. 다른 사람들은 다중 처리에 의존하여 동시성을 시뮬레이션하기 위해 별도의 해석기 프로세스를 가동했습니다. 효과가 있었지만 복잡성과 메모리 오버헤드가 발생했습니다. GIL은 Python 이력서에 “충분히 빠르다… 단일 코어용”이라는 영구적인 별표가 되었습니다.

수년 동안 GIL 제거에 대한 논의는 거의 신화적인 것처럼 느껴졌습니다. 제안은 왔다 갔다 하며 일반적으로 이전 버전과의 호환성과 성능 저하로 인해 무너졌습니다. 그러나 이제 PEP 703에 대한 노력 덕분에 잠금 장치의 끝이 마침내 현실화되었으며 모든 것이 바뀌었습니다.

# PEP 703: 자물쇠가 풀렸다

PEP 703, “전역 해석기 잠금을 선택 사항으로 만들기” Python의 디자인 철학에 역사적인 변화를 가져왔습니다.. GIL을 완전히 제거하는 대신 GIL 없이 실행되는 Python 빌드를 도입합니다. 이는 개발자가 사용 사례에 따라 GIL을 사용하거나 사용하지 않고 Python을 컴파일할 수 있음을 의미합니다. 조심스럽기는 하지만 진전이 있는 상황이다.

핵심 혁신은 단지 잠금 장치를 제거하는 데만 있는 것이 아닙니다. CPython의 메모리 모델을 리팩토링하는 중입니다. Python의 가비지 수집의 중추인 메모리 개체와 참조 계산은 스레드 전체에서 안전하게 작동하도록 다시 설계되어야 했습니다. 구현에는 세분화된 잠금 및 원자 참조 카운터가 도입되어 전역 직렬화 없이 데이터 일관성이 보장됩니다.

벤치마크는 초기 가능성을 보여줍니다. CPU 바인딩된 작업 이전에 GIL로 인해 병목 현상이 발생했던 기능은 이제 코어 전반에 걸쳐 거의 선형적으로 확장됩니다.. 단일 스레드 성능에는 약간의 타격이 있지만 특히 데이터 과학, AI, 백엔드 서버와 같은 많은 워크로드의 경우 이는 지불할 수 있는 작은 가격입니다. 헤드라인은 단지 “Python이 더 빨라진다”가 아닙니다. “파이썬이 마침내 병렬화되었습니다.”

# 생태계 전반에 걸친 파급 효과

GIL과 같은 핵심 가정을 제거하면 그 위에 구축된 모든 것이 떨립니다. 라이브러리, 프레임워크, 기존 클라우드 자동화 워크플로를 조정해야 합니다. 특히 C 확장은 계산에 직면합니다. 많은 부분이 GIL이 공유 메모리를 보호한다는 가정하에 작성되었습니다. 이것이 없으면 동시성 버그가 하룻밤 사이에 표면화될 수 있습니다.

전환을 쉽게 하기 위해 Python 커뮤니티는 스레드 안전 세부 정보를 추상화하는 호환성 레이어와 API를 도입하고 있습니다. 그러나 더 큰 변화는 철학적입니다. 이제 개발자는 진정한 동시성을 가정하는 시스템을 설계할 수 있습니다. 구문 분석, 계산 및 직렬화가 실제로 병렬로 실행되는 데이터 파이프라인 또는 프로세스 포크 없이 진정한 멀티스레드 처리량으로 요청을 처리하는 웹 프레임워크를 상상해 보십시오.

데이터 과학자에게 이는 더 빠른 모델 교육과 더 반응성이 뛰어난 도구를 의미합니다. Pandas, NumPy그리고 SciPy 곧 다중 처리에 의존하지 않고 실제 병렬 루프를 활용할 수 있습니다.

// Python 개발자에게 의미하는 것

개발자에게 이러한 변화는 흥미롭기도 하고 두렵기도 합니다. GIL의 끝은 Python이 Java, C++ 또는 Go와 같은 다른 다중 스레드 언어처럼 동작한다는 것을 의미합니다. 이는 더 많은 권한을 의미하지만 더 많은 책임을 의미합니다. 경쟁 조건, 교착 상태 및 동기화 버그는 더 이상 추상적인 문제가 아닙니다. 딥 러닝 모델이 더 까다로우면서도 동시에 복잡했던 때를 기억하시나요?

GIL이 제공하는 단순성은 확장성을 희생했지만 많은 Python 프로그래머가 한 번도 처리한 적이 없는 오류 클래스로부터 개발자를 보호해 주기도 했습니다. Python의 동시성 이야기가 발전함에 따라 교육법도 발전해야 합니다. 자습서, 문서 및 프레임워크는 안전한 병렬 처리의 새로운 패턴을 가르쳐야 합니다. 스레드로부터 안전한 컨테이너, 동시 데이터 구조, 원자적 작업과 같은 도구는 일상적인 코딩의 중심이 될 것입니다.

이것이 성숙에 수반되는 일종의 복잡성입니다. GIL은 Python을 편안하지만 제한적으로 유지했습니다. Python이 제거되면 커뮤니티는 진실에 직면하게 됩니다. Python이 고성능 및 AI 기반 컨텍스트에서 관련성을 유지하려면 성장해야 합니다.

# 이것이 Python의 정체성을 어떻게 바꿀 수 있는지

Python의 매력은 항상 명확성과 가독성이었습니다. 대규모 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하는 것이 얼마나 쉬운지까지 확장됩니다.. 이상하게도 GIL이 이에 기여했습니다. 이를 통해 개발자는 실제 동시성을 관리하는 데 드는 정신적 부담 없이 멀티스레드처럼 보이는 코드를 작성할 수 있었습니다. 이를 제거하면 Python이 새로운 정체성을 향해 나아갈 수 있습니다. 성능과 확장성은 C++나 Rust에 필적하지만 이를 정의하는 단순성은 압박에 직면합니다.

이러한 진화는 Python 생태계의 광범위한 변화를 반영합니다. 이 언어는 더 이상 단순한 스크립팅 도구가 아니라 데이터 과학, AI 및 백엔드 엔지니어링을 위한 진정한 플랫폼입니다. 이러한 분야에서는 우아함뿐만 아니라 처리량과 병렬성을 요구합니다. GIL의 제거는 Python의 뿌리를 배신하지 않습니다. 이는 멀티 코어, 데이터 집약적인 세계에서 새로운 역할을 인정합니다.

# 미래: 더 빠르고 자유로운 Python

GIL이 마침내 역사 속으로 사라지면 기술적인 이정표로만 기억되지는 않을 것입니다. 이는 파이썬 서사의 전환점, 실용주의가 유산을 압도하는 순간으로 간주될 것입니다. 한때 병렬 처리로 어려움을 겪었던 동일한 언어가 마침내 최신 하드웨어의 모든 기능을 활용하게 될 것입니다.

개발자에게 이는 기존 가정을 다시 작성하는 것을 의미합니다. 라이브러리 작성자에게 이는 스레드 안전을 위한 리팩토링을 의미합니다. 그리고 이는 커뮤니티에 Python이 정적이 아니라는 점을 상기시켜 줍니다. Python은 살아 있고, 진화하고 있으며, 한계에 직면하는 것을 두려워하지 않습니다.

어떤 의미에서 GIL의 종말은 시적입니다. Python을 안전하게 유지하는 잠금 장치는 Python을 작게 유지하기도 했습니다. 이를 제거하면 성능뿐만 아니라 잠재력도 발휘됩니다. 복잡성에 대해 “아니오”라고 말하면서 성장한 언어는 이제 동시성과 그에 수반되는 미래에 대해 “예”라고 말할 만큼 성숙해졌습니다.

날라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 기술 문서 작성에 전념하기 전에는 삼성, Time Warner, Netflix, Sony 등을 고객으로 두고 있는 5,000개의 체험 브랜딩 조직인 Inc.에서 수석 프로그래머로 일했습니다.