Kompiler Just-In-Time (JIT) eksperimental Python telah menghadapi hambatan besar. Setelah dua tahun pengembangan, JIT sering kali berjalan lebih lambat dibandingkan interpreter biasa Python, menimbulkan pertanyaan tentang arah masa depan proyek dan menyoroti tantangan dalam mengoptimalkan bahasa pemrograman dinamis.
Proyek CPython JIT dimulai dengan harapan tinggi untuk mempercepat eksekusi kode Python secara signifikan. Namun, analisis terbaru menunjukkan bahwa ketika menggunakan kompiler modern seperti Clang 20, interpreter secara konsisten mengungguli JIT. JIT hanya mencapai performa setara ketika interpreter sengaja dilemahkan dengan menggunakan kompiler lama yang kurang efisien seperti GCC 11.
Timeline Pengembangan CPython JIT
- 2022-2023: Pengembangan JIT awal dimulai
- Python 3.13: JIT dirilis sebagai fitur eksperimental, seringkali lebih lambat dibanding interpreter
- Python 3.14: Fokus pada ekspansi analisis tipe dan pembangunan komunitas, peningkatan optimizer yang minimal
- Python 3.15+: Optimisasi yang direncanakan meliputi unboxing int/float, peningkatan alokasi register, dukungan free-threading
 |
|---|
| Postingan blog ini merefleksikan perjuangan performa dan pelajaran yang dipetik dari dua tahun pengembangan kompiler JIT CPython |
Realitas Performa
Angka-angka menunjukkan cerita yang mengkhawatirkan. Dalam tes benchmark, JIT menunjukkan hasil yang beragam dan bertentangan dengan laporan optimis awal. Meskipun beberapa beban kerja seperti benchmark Richards mengalami peningkatan kecepatan 15%, yang lain mengalami perlambatan signifikan. Benchmark nbody, misalnya, berjalan 13% lebih lambat dengan JIT yang diaktifkan, dan spectral_norm menunjukkan penurunan performa 6%.
Performa yang tidak konsisten ini berasal dari keterbatasan JIT saat ini. Versi 3.14 hampir tidak mengandung perbaikan optimizer utama dibandingkan rilis 3.13, melainkan fokus pada perluasan cakupan analisis tipe dan membangun keahlian kontributor. Tim pengembangan memprioritaskan pembangunan komunitas dan transfer pengetahuan daripada peningkatan performa langsung.
Perbandingan Benchmark Performa ( CPython 3.14 )
| Benchmark | JIT Mati | JIT Hidup | Perubahan Performa |
|---|---|---|---|
| Richards | 44.5ms ± 0.5ms | 37.8ms ± 2.4ms | +15% lebih cepat |
| Nbody | 91.8ms ± 3.5ms | 104ms ± 2ms | -13% lebih lambat |
| Spectral_norm | 90.6ms ± 0.7ms | 96.0ms ± 0.7ms | -6% lebih lambat |
Konfigurasi pengujian: Ubuntu 22.04 , Clang 20.1.7 , PGO=true, LTO=thin
Tantangan Bahasa Dinamis
Python menghadapi rintangan optimasi yang unik dibandingkan bahasa dinamis lainnya. Diskusi komunitas mengungkapkan bahwa model objek Python, yang sering digambarkan sebagai segala sesuatu adalah dict dengan kunci string, menciptakan hambatan performa fundamental. Tidak seperti JavaScript, yang telah mendapat manfaat dari investasi korporat besar-besaran dan keputusan desain yang ramah optimasi, arsitektur Python membuat kompilasi JIT menjadi sangat menantang.
Perbandingan dengan kompiler YJIT Ruby sangat menarik. Ruby mencapai peningkatan performa signifikan dengan tim yang lebih kecil, sebagian karena semantik Ruby lebih selaras dengan teknik optimasi JIT yang ada yang dikembangkan untuk bahasa seperti Smalltalk. API C Python yang ekstensif dan komitmen terhadap kompatibilitas mundur semakin memperumit upaya optimasi.
Model objek bagian dalam terlalu berat sebagaimana adanya. Oleh karena itu, menghilangkan jenis overhead yang dihilangkan JIT tidak akan membantu karena itu bukan hal yang menghabiskan banyak waktu CPU saat menjalankan CPython.
Pengembangan Komunitas vs Korporat
Perjuangan proyek ini menyoroti tantangan yang lebih luas dalam optimasi performa open-source. Sementara Google menuangkan sumber daya besar untuk membuat JavaScript cepat melalui V8, dan Shopify berhasil mendanai pengembangan YJIT Ruby, JIT Python bergantung terutama pada sukarelawan komunitas dan dukungan korporat yang terbatas. Tim Faster CPython Microsoft, yang memberikan dukungan signifikan, menghadapi PHK yang mengurangi keahlian yang tersedia.
Tim pengembangan mengakui tantangan ini sambil tetap optimis tentang perbaikan masa depan. Mereka telah berhasil membangun komunitas kontributor di sekitar JIT, dengan beberapa pengembang sekarang bekerja pada komponen yang berbeda. Pendekatan yang didorong komunitas ini memprioritaskan keberlanjutan jangka panjang daripada peningkatan performa langsung.
Melihat ke Depan
Meskipun ada keterbatasan saat ini, CPython JIT belum siap untuk pensiun. Tim telah mengidentifikasi beberapa peluang optimasi yang dapat memberikan peningkatan kecepatan yang berarti di Python 3.15. Ini termasuk unboxing integer dan float, alokasi register yang lebih cerdas, dan integrasi yang lebih baik dengan dukungan free-threading Python.
Proyek ini berfungsi sebagai pengalaman belajar yang berharga tentang kompleksitas mengoptimalkan bahasa dinamis. Meskipun tujuan performa masih sulit dicapai, JIT telah menjadi alat pendidikan yang membantu pendatang baru memahami teknik optimasi kompiler. Apakah nilai pendidikan ini membenarkan investasi yang berkelanjutan tetap menjadi pertanyaan terbuka saat komunitas Python menimbang biaya dan manfaat mengejar kompilasi JIT.
Kisah CPython JIT menggambarkan bahwa membuat bahasa dinamis menjadi cepat memerlukan lebih dari sekadar niat baik dan keterampilan teknis. Ini menuntut keputusan arsitektur fundamental, sumber daya yang substansial, dan terkadang trade-off yang sulit antara kompatibilitas dan performa.
Referensi: Reflections on 2 years of CPython's JIT Compiler: The good, the bad, the ugly