728x90 #DataEngineering2 [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. [PYTHON] 대용량 데이터 로딩 효율을 높이는 Parquet 및 HDF5 활용 방법과 pickle과의 3가지 성능 차이 해결책 1. 데이터 사이언스의 숨은 병목: 직렬화(Serialization)의 선택Python 환경에서 객체를 저장하고 불러올 때 가장 먼저 떠오르는 도구는 pickle입니다. 사용법이 매우 간단하고 Python의 거의 모든 객체를 그대로 저장할 수 있다는 장점 때문입니다. 하지만 프로젝트의 규모가 커지고 데이터셋이 기가바이트(GB) 단위를 넘어서는 순간, pickle은 심각한 성능 저하와 보안 취약점을 드러내는 '기술 부채'로 돌변합니다. 단순히 "pickle이 느리다"는 직관을 넘어, 왜 엔지니어들이 Parquet(컬럼 기반 저장)이나 HDF5(계층적 데이터 형식)로 이관해야 하는지 정량적인 근거를 확인해야 합니다. 본 포스팅에서는 압축률, I/O 속도, 메모리 매핑 기법을 중심으로 대용량 데이터 로딩의 최.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
