CPython 3.15 JIT는 일부 프로그램에서 속도를 끌어올렸다

CPython 3.15에서 평균 향상 폭이 1.61배에서 2.47배로 커졌습니다. 이는 실행 중 컴파일(just-in-time compilation, JIT)을 적용한 알고리즘형 프로그램 8개에서 나온 결과입니다. 비교자는 예제가 Shed Skin에 다소 유리할 수 있다고 덧붙였습니다. 숫자는 반갑지만, 저는 여덟 개의 평균이 다른 작업까지 얼마나 설명하는지 마음에 걸렸습니다.

Python 3.15의 지연 임포트와 UTF-8 기본 인코딩을 다룬 소식과 이어집니다. 이번 측정은 같은 버전의 변화 가운데 JIT 성능 개선이 일부 알고리즘 예제에서 나타났음을 보여줍니다.

CPython 3.14에서는 JIT가 성능에 거의 차이를 만들지 못했지만, 3.15에서는 개선 폭이 나타났습니다. 저는 새 기능 목록보다 이 변화에 더 마음이 갑니다. JIT가 있다는 설명을 넘어, 일부 알고리즘 계산에서 실행 시간 차이로 이어졌기 때문입니다.

이번 결과는 CPython 2.7 대비 기하평균(geometric mean) 속도 향상입니다. 측정 대상은 TurboPython 예제에서 가져온 알고리즘형 프로그램 8개입니다. 비교자는 결과가 Shed Skin에 다소 유리할 수 있다고 말했습니다. PyPy 수치는 최신판이 아닌 7.3.20에서 나온 평균 24.2배입니다. 여덟 개 표본과 제한된 비교 버전에 묶인 숫자이므로, 2.47배는 일반적인 프로그램의 예상치가 아니라 이 시험 묶음에서 얻은 값입니다.

자주 쓰는 계산 하나를 고르고 CPython 3.15의 JIT 설정을 확인하십시오. 같은 입력을 CPython 3.14와 3.15에서 여러 번 실행해 시간을 재고, 첫 실행과 예열 뒤의 시간을 따로 기록하십시오. 예열 뒤에도 3.15의 개선이 반복되면 그 작업에서 이득이 난 것이고, 차이가 없다면 이 벤치마크의 평균을 그대로 기대할 이유가 없습니다.

새 버전을 검토할 때, 대표 작업의 실행 시간 측정과 PyPy 호환성 확인 가운데 무엇을 먼저 하십니까?