728x90 #AIPipeline1 [PYTHON] AI 데이터 파이프라인 최적화를 위한 3가지 병렬 처리 선택 방법과 성능 차이 해결책 1. AI 워크로드의 병목, 어떻게 돌파할 것인가?현대 AI 서비스의 핵심은 모델 자체의 성능만큼이나 데이터 파이프라인(Data Pipeline)의 처리 속도에 달려 있습니다. 수천 개의 이미지 리샘플링, 기가바이트 단위의 텍스트 토큰화, 실시간 API 호출 등 AI 워크플로우는 CPU 집약적인 연산과 I/O 바운드 작업이 복합적으로 얽혀 있습니다. Python 개발자들은 이때 세 가지 선택지 앞에 놓입니다: multiprocessing, threading, 그리고 asyncio. 하지만 잘못된 선택은 Python의 GIL(Global Interpreter Lock)에 의한 성능 저하를 초래하거나, 오히려 컨텍스트 스위칭 비용으로 인해 속도를 늦추기도 합니다. 본 포스팅에서는 AI 데이터 파이프라인의 각.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
