파이썬 코드의 메모리 접근 패턴에 따른 성능 및 메모리 사용량 비교

01 Oct 2023

python

파이썬은 인터프리터 언어로, 자동으로 관리되는 메모리를 사용합니다. 메모리 액세스 패턴은 코드의 성능과 메모리 사용량에 영향을 미칩니다. 이 글에서는 파이썬 코드에서 사용되는 메모리 접근 패턴과 그 영향에 대해 살펴보겠습니다.

메모리 접근 패턴의 종류

직접 메모리 접근: C나 C++ 같은 저수준 언어에서 사용되는 방식으로, 메모리 주소를 직접 조작하면서 데이터에 접근합니다. 파이썬은 이 방식을 지원하지 않습니다.
순차적 메모리 접근: 데이터를 연속적으로 읽고 쓰는 방식입니다. 예를 들어, 배열의 요소를 차례대로 접근하는 것은 순차적 메모리 접근입니다.
무작위 메모리 접근: 데이터를 임의의 순서대로 접근하는 방식입니다. 예를 들어, 리스트에서 임의의 요소를 읽거나 쓰는 것은 무작위 메모리 접근입니다.

성능 및 메모리 사용량 비교

순차적 메모리 접근은 무작위 메모리 접근보다 효율적이며, 일반적으로 더 빠르고 메모리를 적게 사용합니다. 순차적 메모리 액세스 패턴은 CPU의 데이터 캐시 활용을 최적화하고, 메모리 프리패치(pre-fetch) 기능을 활용할 수 있기 때문입니다.

무작위 메모리 접근은 순차적 메모리 접근과 비교하여 성능이 저하되고, 메모리 사용량이 증가하는 경향이 있습니다. 이는 CPU의 캐시를 최적화하지 못하고, 메모리 프리패치를 활용하지 못하기 때문입니다.

예제 코드: 메모리 접근 패턴 비교

아래 코드는 순차적 메모리 접근과 무작위 메모리 접근의 성능 및 메모리 사용량을 비교하는 예제입니다. 예제에서는 1천만 개의 정수를 배열에 저장하고, 순차적으로 접근하거나 무작위로 접근합니다.

import time
import random

# 순차적 메모리 접근
def sequential_memory_access():
    arr = [i for i in range(10000000)]
    start_time = time.time()
    for i in arr:
        pass
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print("Sequential Memory Access - Elapsed Time:", elapsed_time)

# 무작위 메모리 접근
def random_memory_access():
    arr = [i for i in range(10000000)]
    random.shuffle(arr)
    start_time = time.time()
    for i in arr:
        pass
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print("Random Memory Access - Elapsed Time:", elapsed_time)

sequential_memory_access()
random_memory_access()

실행 결과를 통해 순차적 메모리 접근이 무작위 메모리 접근보다 성능이 우수하며, 메모리 사용량도 더 효율적이라는 것을 확인할 수 있습니다.

이러한 이유로 파이썬 코드를 작성할 때는 순차적 메모리 접근을 최대한 활용하여 성능을 향상시키고 메모리 사용량을 줄이는 것이 좋습니다.

#파이썬 #메모리접근패턴