마크-앤드-스윕
마크-앤드-스윕
개요
마크-앤드-스윕(Mark-and-Sweep)은 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC) 알고리즘 중 하나로, 프로그램 실행 중 더 이상 사용되지 않는 메모리 객체를 자동으로 회수하는 데 사용되는 대표적인 기법입니다. 이 알고리즘은 인공지능 시스템을 포함한 다양한 고급 소프트웨어 플랫폼에서 메모리 관리를 자동화하는 핵심 요소로 작용합니다. 특히, 장시간 실행되는 AI 모델의 추론 또는 학습 환경에서 메모리 누수를 방지하고 시스템의 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
마크-앤드-스윕은 크게 두 단계로 구성됩니다:
1. 마크(Mark): 현재 활성 상태인 객체(즉, 여전히 참조되고 있는 객체)를 식별하여 "표시"합니다.
2. 스윕(Sweep): 마크되지 않은 객체들을 메모리에서 해제합니다.
이 알고리즘은 단순하면서도 효과적인 구조를 가지며, 다양한 프로그래밍 언어의 런타임 환경(예: Java, Python, JavaScript 등)에서 기초적인 가비지 컬렉션 메커니즘으로 활용됩니다.
작동 원리
1. 마크 단계 (Mark Phase)
마크 단계는 루트 객체(Root Objects)에서 시작하여, 모든 활성 객체를 추적하고 표시하는 과정입니다. 루트 객체란 전역 변수, 스택에 있는 지역 변수, CPU 레지스터 등 직접 접근 가능한 참조들을 말합니다.
- 깊이 우선 탐색(DFS) 또는 너비 우선 탐색(BFS)을 사용하여 모든 도달 가능한 객체를 순회합니다.
- 각 객체는 "마크됨" 상태로 변경되며, 이 상태는 플래그 비트 또는 별도의 마크 테이블을 통해 관리됩니다.
- 이 과정에서 도달할 수 없는 객체는 마크되지 않, 이는 더 이상 사용되지 않는 고아 객체(Orphaned Objects)로 간주됩니다.
예: AI 모델의 그래프 계산 중 생성된 중간 텐서들이 더 이상 필요하지 않을 때, 마크 단계에서 이들이 참조되지 않으면 마크되지 않음.
2. 스윕 단계 (Sweep Phase)
마크 단계가 끝난 후, 스윕 단계에서는 힙 메모리 전체를 순회하며 마크되지 않은 객체를 해제합니다.
- 해제된 메모리는 다시 할당 가능한 상태로 전환됩니다.
- 메모리 조각화**(Fragmentation) 문제가 발생할 수 있으므로, 후속 알고리즘(예: 컴팩션)과 결합하여 사용되기도 합니다.
장점과 단점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
| 단순한 구현 | 알고리즘이 직관적이고 구현이 비교적 쉬움 |
| 순환 참조 처리 가능 | 참조 카운팅 방식과 달리 순환 참조(Cyclic Reference) 문제를 해결 가능 |
| 전체 메모리 검사 | 누락 없이 모든 객체를 검사하여 정확한 가비지 식별 가능 |
| 단점 | 설명 |
|---|---|
| 일시 정지(Stop-the-world) | 전체 프로그램 실행을 중지하고 GC를 수행해야 하므로 지연 발생 가능 |
| 메모리 조각화 | 해제된 공간이 불연속적으로 분포하여 대규모 객체 할당에 어려움 |
| 성능 오버헤드 | 전체 힙을 순회하므로 대규모 메모리 환경에서 느릴 수 있음 |
인공지능 시스템에서의 적용
AI 시스템, 특히 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)는 동적 메모리 할당을 빈번히 사용합니다. 예를 들어, 신경망의 순전파 및 역전파 과정에서 수많은 중간 텐서가 생성되고 소멸됩니다.
- 텐서 객체 관리: 마크-앤드-스윕은 더 이상 필요하지 않은 텐서를 자동으로 회수하여 GPU/CPU 메모리 누수를 방지합니다.
- 파이썬 인터프리터: PyTorch와 같은 프레임워크는 CPython의 참조 카운팅 외에 마크-앤드-스윕을 보조적으로 사용하여 순환 참조를 처리합니다.
- 장기 추론 시스템: 실시간 AI 서비스(예: 챗봇, 추천 시스템)에서 메모리 안정성을 유지하기 위해 주기적으로 GC를 수행합니다.
import gc
# 수동으로 마크-앤드-스윕 GC 실행 (Python 예시)
gc.collect() # 모든 단계를 수행하여 가비지를 정리
개선된 변형 알고리즘
순수한 마크-앤드-스윕은 성능상 한계가 있어, 다양한 변형이 제안되었습니다.
1. 마크-앤드-컴팩트(Mark-And-Compact)
- 스윕 후 메모리 조각화를 방지하기 위해 살아남은 객체를 한쪽으로 이동시킵니다.
- 할당 효율성 향상, 단편화 감소.
2. 계층형 가비지 컬렉션(Generational GC)
- 객체의 "생존 기간"에 따라 세대(Young/Old Generation)를 나누고, 젊은 객체에 대해 자주 GC를 수행합니다.
- 마크-앤드-스윕을 젊은 세대 또는 노년 세대에 부분적으로 적용.
3. 동시 가비지 컬렉션(Concurrent Mark-Sweep, CMS)
- 프로그램 실행과 병렬로 마크 단계를 수행하여 일시 정지 시간을 줄임.
- Java의 CMS GC 등에 활용됨.
관련 개념
- 가비지 컬렉션(Garbage Collection): 사용되지 않는 메모리 자동 회수 기법
- 참조 카운팅(Reference Counting): 각 객체의 참조 수를 세어 0이 되면 회수
- 루트 세트(Root Set): GC 시작점이 되는 활성 참조들의 집합
- 메모리 누수(Memory Leak): 가비지 컬렉션이 실패하여 메모리가 계속 소비되는 현상
참고 자료
- Jones, R., Hosking, A., & Moss, E. (2011). The Garbage Collection Handbook: The Art of Automatic Memory Management. CRC Press.
- Python Software Foundation. (2023). gc — Garbage Collector Interface. https://docs.python.org/3/library/gc.html
- Oracle. (2022). Java Garbage Collectors: CMS and G1. https://docs.oracle.com
마크-앤드-스윕은 인공지능과 같은 고성능 컴퓨팅 환경에서 메모리 자원을 효율적으로 관리하는 기초적인 기술입니다. 비록 성능상의 제약이 존재하지만, 그 개념은 현대 가비지 컬렉션 시스템의 핵심 기반을 이루며, 다양한 최적화 기법과 함께 발전하고 있습니다.
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