Python 3.14이 출시되었습니다. 얼마나 빨라졌을까요?

1 month ago 13

Python 3.14는 지금까지의 CPython 버전 중 가장 빠른 성능을 보임
JIT(Just-In-Time) 인터프리터는 이 벤치마크 기준에서 눈에 띄는 성능 향상 없음
Free-threading 인터프리터는 멀티스레드에서 CPU 집약적 작업에 한해 표준 인터프리터보다 빠른 결과를 보임
Pypy는 여전히 압도적으로 뛰어난 속도를 자랑하며, Node.js와 Rust도 비교 대상으로 사용됨
벤치마크 결과는 참고용 데이터임을 강조하며, 실제 애플리케이션과 차이가 있을 수 있음

개요

2025년 10월 8일, Python 3.14의 공식 출시 직후 여러 버전의 Python 및 다른 언어와의 성능 벤치마크 결과를 공유함. 이 테스트는 순수 Python 코드만으로 작성된 간단한 재귀(피보나치)와 반복(버블 정렬) 함수로 진행됨. 실제 개발 현장에서는 C/C++/Rust 등 네이티브 코드와 섞어 쓰는 경우가 많으므로, 이 결과는 실생활에 1:1 대응하지 않음을 미리 언급함.

벤치마크 방식을 둘러싼 주의점

다양하고 복잡한 환경의 Python 인터프리터 성능을 단 몇 개의 간단한 스크립트만으로 완벽히 평가하기는 어려움
벤치마크는 재미 요소가 크고, 데이터는 참고 지표로 사용 가능
테스트는 의존성 없이 순수 Python 코드만을 사용, 네이티브 확장 사용을 배제함
실생활 코드와는 성격이 다름을 감안해야 함

테스트 매트릭스

테스트 환경
- Python 6가지 버전(3.9~3.14), Pypy, Node.js, Rust 포함
- Python 인터프리터: 표준(Standard), JIT, Free-threading(각각 3.13 이상)
- 테스트 스크립트: 피보나치(fibo.py), 버블정렬(bubble.py)
- 스레드 모드: 단일 스레드, 4 스레드
- 테스트 머신: Linux(Framework i5), macOS(M2)
Node.js, Rust 버전도 참고 대상으로 함께 비교

테스트 스크립트

피보나치(fibo.py): 재귀 구조 사용, fibo(40)을 각 환경에서 실행
버블 정렬(bubble.py): 10,000개의 랜덤 숫자 정렬
각 테스트는 3회 반복하여 평균값 산출
테스트 코드는 GitHub 저장소에 공개

Benchmark #1: 피보나치(단일 스레드)

Python 3.14는 3.13 대비 약 27% 향상된 속도(6.59초 vs 8.26초) 기록
3.11 버전에서부터 "매우 느림"에서 "그나마 덜 느림"으로 전환됨
Pypy는 3.14보다 약 5배 빠르며, Node.js와 동급, Rust는 압도적으로 가장 빠름
Free-threading은 단일 스레드에서 표준 버전보다 여전히 느리지만, 3.14로 오면서 속도 차이가 감소(91% 수준)

JIT, Free-threading 인터프리터

JIT은 이 재귀 함수 구조에서 체감 성능 향상 없음
Free-threading은 단일 스레드에서는 오히려 약간 느린 결과
JIT의 성능 향상 한계는 함수 구조에 따라 다를 수 있음

Benchmark #2: 버블 정렬(단일 스레드)

Python 3.14가 3.11 대비 근소하게 더 빠르나, 격차는 피보나치보다 작음(3.14: 2.18초, 3.11: 2.48초)
Pypy는 3.14보다 약 18배 빠름
JIT은 Linux 환경에서 소폭 빠르기도, macOS에서는 차이가 거의 없음

Benchmark #3: 피보나치(멀티스레드)

표준 인터프리터에서는 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 스레드 수를 늘려도 기대만큼 빠르지 않음
Free-threading 인터프리터(3.14)는 표준 대비 3.1배 빨라짐
JIT의 영향은 거의 확인되지 않음
Pypy 결과만 측정 진행됨, Node.js/Rust는 이 테스트에서 비교하지 않음

Benchmark #4: 버블 정렬(멀티스레드)

Free-threading(3.14 FT)이 표준(3.14) 대비 2배 빠른 결과(특히 CPU 집약 작업에서 장점 부각)
JIT은 명확한 성능 우위 없음
Mac의 Free-threading 성능이 눈에 띔

결론

CPython 3.14가 현존 CPython 중에서 가장 빠른 성능을 보임
업그레이드가 어렵다면 3.11 이상 버전 사용 권장
JIT 인터프리터는 실제로 체감되는 속도 증가는 미미했음
Free-threading 인터프리터는 멀티스레드 CPU 집약 상황에서 뚜렷한 장점
Pypy는 압도적으로 빠르며, 추가적인 탐구의 가치가 큼

기타

결과는 다양한 환경 변수에 따라 다를 수 있으니, 직접 벤치마크 및 확인 권장
자세한 내용 및 코드는 GitHub 저장소 참조 가능

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