Python을 실시간 하드웨어에서 직접 실행한다고? PyXL의 속도는 믿을 수 없을 만큼 빠르다

 

https://www.runpyxl.com/gpio

Python으로 실시간 하드웨어 제어, 정말 가능할까?

Python은 배우기 쉽고 생산성이 높은 언어입니다. 하지만 하드웨어 제어, 특히 실시간 성능이 중요한 제어 시스템이나 로봇 분야에서는 속도 때문에 늘 한계를 느꼈을 겁니다. MicroPython이나 CircuitPython을 써봤지만 “느리다”는 느낌, 다들 공감하시죠?

여기서 질문 하나 던져봅니다.
Python 코드를 인터프리터도 없이, 하드웨어에서 바로 실행한다면 어떨까요?
이게 바로 PyXL입니다.

이 블로그에서는 PyXL이라는 커스텀 프로세서가 어떻게 Python 코드를 하드웨어 수준에서 직접 실행하는지, 그리고 기존 MicroPython 대비 어느 정도의 성능 차이가 나는지 상세히 소개합니다.

PyXL은 Python의 편리함과 하드웨어의 결정론적 성능을 모두 잡고 싶은 개발자에게 꽤나 놀라운 대안이 될 수 있습니다.

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🔧 PyXL이란 무엇인가?

PyXL은 Python을 인터프리터나 JIT 없이 하드웨어에서 직접 실행하는 커스텀 프로세서입니다. 일반적인 Python 실행 방식은 운영체제, 가상 머신(VM), 인터프리터 등을 거치면서 성능의 병목이 생기는데, PyXL은 이 과정을 전부 없앴습니다.

• CPython ByteCode를 PyXL 전용 어셈블리로 변환하고
• 이를 FPGA 상의 파이프라인 프로세서에서 직접 실행합니다

즉, Python 코드가 거의 전기 신호 수준으로 바로 동작하는 셈입니다.
결정론적이고 예측 가능한 성능을 가진, 하드웨어 친화적인 Python 실행기라고 이해하면 됩니다.

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⚙️ PyXL의 내부 동작 방식

PyXL은 Zynq-7000 기반 FPGA 보드에서 실행됩니다. 이 시스템에는 ARM CPU와 FPGA가 함께 포함되어 있어, 아래와 같은 구조로 동작합니다.

1. Python 프로그램을 작성하고 CPython ByteCode로 컴파일
2. 이를 PyXL 어셈블리로 변환
3. Arty-Z7-20 보드로 전송
4. ARM CPU가 해당 코드를 FPGA의 PyXL 코어에 전달 및 실행

특이한 점은, ARM CPU는 설정과 메모리 처리만 담당하고, 실제 Python 코드는 PyXL 코어에서 하드웨어 수준으로 실행된다는 점입니다.

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⚡ 왜 빠른가? PyXL의 성능 분석

가장 두드러지는 성능 차이는 GPIO 처리 속도입니다. 일반적으로 Python에서 GPIO 처리는 레지스터 접근 → 함수 호출 → VM 해석 → 하드웨어 접근 등의 복잡한 단계를 거칩니다. 이게 바로 지연을 유발하는 원인입니다.

하지만 PyXL은 이 모든 중간 단계를 제거하고, Python 바이트코드를 직접 하드웨어에서 실행합니다.

📌 테스트 결과

• PyXL GPIO 왕복 시간: 480ns
• MicroPython (PyBoard) GPIO 왕복 시간: 14,741ns

➡️ 약 30배 빠릅니다.
심지어 클럭 속도를 보정하면, 50배 이상 빠른 성능을 자랑합니다.

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🔍 PyXL vs MicroPython – 실측 테스트 예시

테스트 방식은 단순합니다.
Arty 보드에서 두 개의 GPIO 핀을 점퍼 케이블로 연결한 뒤, Python으로 다음을 수행합니다:

# 가상의 PyXL Python 코드 예시
pin1.set_high()
start = time.now()
while not pin2.is_high():
    pass
end = time.now()
print("왕복 시간:", end - start)

이런 방식으로 출력 핀에서 신호를 주고, 입력 핀이 이를 감지하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
PyXL은 이 전 과정을 하드웨어 파이프라인 상에서 수행하기 때문에 놀라운 응답 속도를 보입니다.

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🧩 PyXL의 사용 구조

PyXL을 실제로 사용하는 방식은 아래와 같이 정리됩니다.

1. Python 코드 작성
2. CPython ByteCode로 변환
3. PyXL 어셈블리로 변환 (전용 컴파일러 사용)
4. Arty 보드로 전송 (네트워크 또는 USB)
5. ARM CPU가 공유 메모리를 통해 실행

중요한 점은 운영체제가 전혀 개입하지 않고, Python 코드가 실리콘 레벨에서 실행된다는 점입니다. 이 구조 덕분에 VM 오버헤드나 예측 불가능한 성능 저하가 없습니다.

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🛠 PyXL의 활용 분야

PyXL은 다음과 같은 분야에서 매우 적합합니다.

1. 실시간 제어 시스템

• 순수 Python으로도 실시간 루프 처리 가능
• 정밀한 타이밍 제어 가능

2. 로봇 공학

• 모터 제어 및 센서 융합 처리에 정밀한 주기 대응 가능
• 딜레이 없이 센서 반응 → 제어 루프 처리

3. 임베디드 산업 시스템

• 시간 제약이 엄격한 환경에서 높은 신뢰성 제공
• 운영체제 없이도 예측 가능한 동작 수행

4. 머신러닝 추론

• 짧은 루프 타임이 필요한 Edge Inference에 적합
• 실시간 센서 피드백 기반 처리 가능

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 PyXL, Python의 한계를 깨다

지금까지 PyXL이라는 독특한 구조의 Python 전용 커스텀 프로세서에 대해 살펴봤습니다.

• Python을 인터프리터 없이 하드웨어에서 직접 실행
• GPIO 처리에서 MicroPython 대비 최대 50배 성능
• 운영체제, JIT 없이도 안정적이고 결정론적인 성능 제공

PyXL은 더 이상 “Python은 느려서 실시간 처리는 불가능하다”는 기존 통념을 완전히 무너뜨립니다. 특히 로봇, 제어 시스템, 산업 자동화 등에서 Python을 제대로 활용하고 싶은 개발자라면, PyXL은 단순한 대안이 아닌 새로운 가능성입니다.

https://www.runpyxl.com/gpio

Python sub-micro GPIO – PyXL Benchmark