728x90 메모리누수해결2 [PYTHON] 가비지 컬렉션(GC) 수동 제어로 딥러닝 메모리 누수 해결하는 7가지 방법 파이썬은 레퍼런스 카운팅(Reference Counting)과 세대별 가비지 컬렉션(Generational GC)을 통해 메모리를 자동 관리합니다. 하지만 대규모 파라미터를 다루는 딥러닝 환경에서는 이 자동화 기능이 오히려 독이 될 때가 많습니다. 특히 GPU 메모리와 CPU 메모리 사이의 동기화 문제, 그리고 텐서 객체의 복잡한 순환 참조는 OOM(Out of Memory)의 주범이 됩니다. 본 포스팅에서는 GC 수동 제어의 실효성을 분석하고, 실무에서 메모리 누수를 완벽히 차단하는 고급 기법을 상세히 다룹니다.1. 파이썬 GC 메커니즘과 딥러닝 메모리 관리의 차이점일반적인 파이썬 애플리케이션과 달리 딥러닝 학습 루프는 수만 번의 반복(Iteration) 동안 거대한 행렬 연산을 수행합니다. 파이썬의 .. 2026. 4. 14. [PYTHON] Reference Counting과 순환 참조(Cyclic Reference) 해결 방식 2가지 핵심 알고리즘 파이썬 메모리 관리의 심장부에는 참조 카운팅(Reference Counting)이라는 메커니즘이 자리 잡고 있습니다. 이는 객체가 얼마나 많이 사용되고 있는지를 숫자로 기록하여, 더 이상 필요하지 않을 때(카운트가 0이 될 때) 즉시 메모리에서 해제하는 효율적인 시스템입니다. 하지만 이 완벽해 보이는 시스템에도 치명적인 약점이 있으니, 바로 순환 참조(Cyclic Reference) 문제입니다. 본 포스팅에서는 참조 카운팅의 작동 원리와 이를 무력화하는 순환 참조 현상을 분석하고, 파이썬이 이를 어떻게 기술적으로 해결하는지 그 방법과 성능 차이를 심층적으로 다룹니다.1. 참조 카운팅(Reference Counting)의 동작 원리파이썬의 모든 객체는 C 구조체인 PyObject를 기반으로 하며, 여기에는.. 2026. 3. 15. 이전 1 다음 728x90
