728x90 Latency Optimization1 [PYTHON] 실시간 추론 지연 해결을 위한 Garbage Collection 세대별 관리 3가지 최적화 방법 고성능 AI 모델을 서빙하는 엔지니어들에게 가장 큰 적은 '예측 불가능한 지연 시간(Tail Latency)'입니다. 모델 자체의 연산 속도가 아무리 빨라도, 파이썬 인터프리터가 메모리 청소를 위해 실행을 멈추는 **'Stop-the-world'** 순간이 발생하면 실시간 서비스의 신뢰성은 무너집니다. 특히 수백만 개의 객체가 생성되고 파괴되는 대규모 트래픽 환경에서 파이썬의 **세대별 가비지 컬렉션(Generational Garbage Collection)**은 추론 지연의 숨겨진 주범이 되기도 합니다. 본 포스팅에서는 파이썬 GC의 내부 작동 원리를 파헤치고, 실시간 추론 환경에서 GC로 인한 레이턴시 튀는 현상을 해결하기 위한 7가지 실무 전략을 제시합니다.1. 파이썬 GC의 핵심 메커니즘과 세대별.. 2026. 4. 22. 이전 1 다음 728x90
