Ji-Haeng Huh

@bglbgl gwyng 제가 항상 스토리지로 고생해서 이번에는 그냥 통 크게 2TB로 질렀습니다. Haskell, Rust 프로젝트 같은 것들은 의존성 조금만 생겨도 빌드 디렉터리가 스토리지 많이 차지하더라고요.

논리와 low-level data representation을 다뤄볼지, 아니면 함수형 추상 기계들(Turing Machine같은 것이지만 함수형을 위한 것들)을 다뤄볼지$\ldots$ 딱 결론이 나질 않는다 ☠️

친구가 외국 반도체회사에 다니는데 이름만 들으면 다 아는 세계에서 손꼽히는 회사다. 1년 전쯤에, 친구가 자기 팀에서 예전부터 쓰고있는 시뮬레이션 코드가 너무 복잡해서 리팩토링 하고 싶다고 나를 찾아왔다. 한 2, 3000줄 되는 Numpy 코드였다.

나는 시뮬레이션의 의미 자체는 전혀 이해를 못하니(이래서 보안문제도 익스큐즈 할수 있었을 것이다), 그냥 코드의 모양만 보고 이상한 부분을 조금씩 고쳐나갔다. 그... 전형적인 물리학자들의 실험실 코드였다(코드를 못짜는건 이해를 하는데, 거기에 대해 한치의 부끄러움도 느끼지 않는다는 점이 뒷목을 잡게 만든다). Numpy 함수도 제대로 활용을 못해놨길래, 나도 Numpy 잘 못쓰지만 대충 이런 함수가 아마 있겠지... 하고 검색해서 찾아내서 교체하고 이런걸 반복했다.

이것저것 고친 다음에 잘돌아가나 한번 실행을 해봤는데, 이럴수가. 시뮬레이션이 1000배 빨라졌다. 아니 뭐, 한 2배 3배 빨라졌으면 내 솜씨라고 자부할텐데, 1000배 빨라진거는 그냥 원래 코드가 똥통이었다고 해석할수 밖에 없다. 구라안치고 정말 1000배다. 1000배의 성능향상의 보답으로 나는 교촌치킨웨지콤보세트를 현장에서 받아먹었다.

그 이후에 어떤 일이 있었냐. 기존 시뮬레이션 코드로는 하루에 시뮬레이션을 2, 3번정도밖에 돌리지 못했는데, 1000배 빨라지고 나니까 결과가 수십초만에 나오니 하루에 수백번 돌릴수 있게 된것이다(내가 고친 코드가 전부는 아니어서 1000배 향상은 아닌데, 가장 큰 병목이긴 해서 결국 100배 이상이라는 듯). 그때부터 100배 많아진 데이터를 처리하기 위한 인프라가 필요해졌다. 그래서 거기 개발팀이 데이터베이스와 데이터 파이프라인 구축을 시작하게 되었다고 한다. 그 팀에서는 일종의 특이점이 시작된것이다;;

결론: 교촌치킨웨지콤보 세트는 개맛있었다.

https://gitlab.haskell.org/ghc/ghc/-/wikis/migration/9.6#superclass-expansion-is-more-conservative

내가 9.4 -> 9.6 마이그레이션에서 겪고 있는 문제가 이거랑 관련이 있는거 같은데(확실치 않음)... 9.4에서는 c :: Type -> Constraint 일때 forall c. c Int 뭐 이런 조건이 있으면, 모든 c에 대해 c Int가 존재하는게 말이 안되는데도 실제로 c Int 꼴로 쓰이는 c만 고려해서 타입체크를 통과시켜줬던거 같다(이것도 확실하지 않음). 근데 9.6에선 당연히 거부당한다.

위의 내 이해가 맞다면 9.4의 constraint solving 완전 무근본이었단건데, 이건 또 믿기 어렵다(하스켈의 설계 결정에 대한 신뢰 유지한다고 하면). 어디서 내가 잘못 파악한거지.

@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) @jhhuhJi-Haeng Huh 어서오세요 👋