시간이 변수로 변했을 때 — Numba와 함께한 나의 여정 메모 ⚡

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배경

I wasn’t chasing performance at first. I was deep inside some heavy computation—image processing, remote sensing, NumPy‑heavy workflows—and things were taking too long. While everyone’s sleeping, I was out here crunching heat maps and chasing anomalies at 3 AM on Christmas. Santa didn’t bring gifts this year—he brought publication‑worthy data. 🎅🔥

That’s when I stumbled upon Numba. What began as a normal experimentation loop slowly turned into a waiting game. Iterations stretched, feedback slowed, and Numba didn’t enter my workflow as a “speed hack”—it entered as a way to bring thinking and computation back into sync. That changed how I work with performance entirely.

왜 Numba인가?

NumPy는 이미 강력하지만, 일부 작업은 자연스럽게 루프를 사용하게 됩니다:

• 픽셀/셀 수준 변환
• 반복적인 그리드 패스
• 롤링 및 스텐실 스타일 연산
• 라이브러리에 없는 맞춤 커널

이러한 작업은 수학적으로 정확하지만, 순수 파이썬에서는 매우 느립니다.

Numba는 이러한 함수를 LLVM을 통해 최적화된 머신 코드로 컴파일합니다(@njit 사용), 이는 다음을 의미합니다:

• 파이썬 문법은 그대로 유지됩니다
• 컴파일된 실행이 대신 수행됩니다
• 병목 현상이 사라집니다

Numba를 잘 활용하려면 다음을 해야 했습니다:

• 데이터 형태를 예측 가능하게 유지하기
• 핵심 경로에서 파이썬 객체 사용을 피하기
• 메모리를 물리적인 자원으로 생각하기

이러한 규칙은 성능을 높였을 뿐만 아니라 코드도 더 명확해졌습니다.

Performance Gains

Numba 문서와 예제 워크로드에 따르면, 병렬 컴파일은 CPU 규모의 큰 성능 향상을 제공할 수 있습니다.

이는 NumPy보다 약 5배 빠른 성능이며, CPU‑바운드 루프에서 비병렬 JIT보다 훨씬 빠릅니다.

My Own Benchmarks

동일한 로직을 동일한 데이터에 대해 세 가지 실행 모델로 벤치마크했습니다.

그 차이는 엄청나며, 이 패턴은 무시할 수 없습니다:

• Python 루프 – 로직에는 좋지만 수학 연산에는 끔찍함
• Numba JIT – 인터프리터 오버헤드 제거
• Parallel Numba – 전체 CPU 코어 활용 가능

Conceptual Comparison

When your workload lives inside numeric loops, parallel=True feels like adding oxygen.

Before vs. After

• Before: Pure Python loop – slow, interpreter overhead, GIL‑bound. Best for logic, not computation.
• After: Numba JIT‑compiled loop – compiled via LLVM, CPU‑native execution, predictable performance. Feels like Python, behaves like C.
• Parallel Numba (prange + parallel=True) – spreads work across CPU cores, releases the GIL inside hot loops, ideal for pixel/grid workloads.

Practical Tips

Numba truly shines on CPUs when you use:

@njit(cache=True, nopython=True, parallel=True, fastmath=True)
def my_kernel(...):
    # use prange for parallel loops
    for i in prange(N):
        ...

• cache=True는 이후 실행을 빠르게 합니다.
• nopython=True는 완전 컴파일을 강제합니다.
• parallel=True는 멀티스레딩을 활성화합니다.
• fastmath=True는 공격적인 부동소수점 최적화를 허용합니다.

제한 사항

Numba는 만능 해결책이 아니다:

• 첫 번째 호출에는 컴파일 워밍업이 포함됩니다.
• JIT 코드 내부 디버깅은 고통스러울 수 있습니다.
• 경우에 따라 NumPy가 이미 최적화되어 있을 수 있습니다.
• 혼란스러운 제어 흐름은 JIT에 잘 맞지 않습니다.

다음 경우에 가장 잘 작동합니다:

• 로직이 수치적일 때.
• 루프가 의도적일 때.
• 계산이 의미 있을 때.

워크플로에 대한 영향

가장 큰 선물은 순수한 성능이 아니라 모멘텀이었습니다. 연구 사이클이 다음과 같이 바뀌었습니다:

write → run → wait → context‑switch

to:

write → run → iterate

호기심은 계속 움직였습니다.

결론

Numba는 화려함이 아니라 성능 계약이다. 그것은 나에게 다음을 하도록 촉구했다:

• 의미 있는 루프와 우연히 생긴 루프를 구분한다.
• 목적을 가지고 변환을 설계한다.
• 성능을 표현의 일부로 다룬다.

알고리즘과 하드웨어 사이 어딘가에서, Numba는 단순히 내 코드를 빠르게 만든 것이 아니라 탐색을 더 가볍게 만들었다. ⚡