[Python] Numpy가 빠른 이유-1편 (하드웨어 관점에서, SIMD)

이 글은 Python 라이브러리인 Numpy가 빠른 이유를 하드웨어 관점에서 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어셋을 중심으로 설명합니다. Numpy는 대규모 배열 연산을 효율적으로 처리하기 위해 C나 Fortran으로 구현된 저수준 코드를 사용하며, 특히 SIMD 명령어를 활용하여 단일 명령어로 여러 데이터를 동시에 처리함으로써 병렬성을 극대화합니다.

이를 통해 일반적인 Python 코드보다 훨씬 빠른 연산 속도를 달성할 수 있습니다. 1편에서는 SIMD의 기본 개념과 Numpy가 이를 어떻게 활용하는지에 대한 개요를 다루며, 향후 편에서 더 자세한 내용을 다룰 것을 예고합니다.