함수 호출과 인라이닝이 성능에 미치는 영향을 간단한 덧셈과 문자열 공백 세기 예제로 측정하고, 언제 인라이닝이 유리한지 정리한다.
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프로그래밍을 할 때 우리는 함수들을 이어 붙입니다. 함수 A가 함수 B를 호출합니다. 그리고 또 그 다음으로 이어집니다.
꼭 이런 방식으로 프로그래밍해야 하는 것은 아닙니다. 단 하나의 함수만으로 전체 프로그램을 작성할 수도 있습니다. 사소하지 않은 프로그램을 단 하나의 함수로만 작성해 보는 건 재미있는 연습이 될 수도 있겠죠… 다만 코드 작성은 AI에게 맡기는 게 좋습니다. 사람은 긴 함수에서는 금방 버거워지니까요.
컴파일러 최적화의 핵심 중 하나는 ‘인라이닝(inlining)’입니다. 컴파일러가 함수 정의를 가져와 호출 지점에 대체하려고 시도하는 것입니다. 개념적으로는 꽤 단순합니다. 다음 예시를 보겠습니다. 함수 add3가 함수 add를 호출합니다.
cint add(int x, int y) { return x + y; } int add3(int x, int y, int z) { return add(add(x, y), z); }
다음과 같이 호출을 수동으로 인라인할 수 있습니다.
cint add3(int x, int y, int z) { return x + y + z; }
함수 호출은 성능 관점에서 꽤 저렴하지만, 공짜는 아닙니다. 함수가 사소하지 않은 인자를 받는다면, 스택에 저장했다가 복원해야 할 수 있으므로 추가적인 로드(load)와 스토어(store)가 발생할 수 있습니다. 함수로 점프해야 하고, 끝에서 다시 돌아오기 위해 점프해야 합니다. 또한 시스템의 호출 규약과 사용하는 명령어 종류에 따라, 시작과 끝에 추가 명령어가 더 붙기도 합니다.
add 같은 충분히 단순한 함수는, 성능이 중요할 때는 언제나 인라인되어야 합니다. 구체적인 예를 살펴봅시다. 배열의 정수들을 합산해 보겠습니다.
cfor (int x : numbers) { sum = add(sum, x); }
저는 MacBook(M4 프로세서, LLVM)을 사용했습니다.
| 함수 | ns/정수 |
|---|---|
| 일반(regular) | 0.7 |
| 인라인(inline) | 0.03 |
와. 인라인 버전이 20배 이상 빠릅니다.
무슨 일이 일어나는지 살펴봅시다. ‘add’ 함수의 호출 지점은 함수 호출이 들어간 단순한 루프일 뿐입니다.
asmldr w1, [x19], #0x4 bl 0x100021740 ; add(int, int) cmp x19, x20 b.ne 0x100001368 ; <+28>
함수 자체는 가능한 한 저렴합니다. 명령어 두 개뿐입니다.
asmadd w0, w1, w0 ret
즉, 덧셈 한 번마다 6개의 명령어를 쓰고 있습니다. 덧셈당 약 3사이클이 듭니다.
그렇다면 인라인 함수는 어떨까요?
asmldp q4, q5, [x12, #-0x20] ldp q6, q7, [x12], #0x40 add.4s v0, v4, v0 add.4s v1, v5, v1 add.4s v2, v6, v2 add.4s v3, v7, v3 subs x13, x13, #0x10 b.ne 0x1000013fc ; <+104>
완전히 다릅니다. 컴파일러가 덧셈을 고급(SIMD) 명령어로 바꿔, 8개의 명령어로 16개 정수를 블록 단위로 처리합니다. 즉 정수 하나당 반 개의 명령어(기존 6개에서)로 줄었습니다. 명령어 수를 12배 줄인 셈입니다. 게다가 명령어 수가 줄어든 것뿐 아니라, 프로세서는 사이클당 더 많은 명령어를 리타이어(retire)할 수 있어 성능이 크게 향상됩니다.
인라이닝은 유지하되 컴파일러가 이런 화려한 명령어(SIMD)를 쓰지 못하도록 막으면 어떨까요? 그래도 상당한 성능 향상(약 10배 빠름)을 얻습니다.
| 함수 | ns/정수 |
|---|---|
| 일반(regular) | 0.7 |
| 인라인(inline) | 0.03 |
| 인라인 (SIMD 없음) | 0.07 |
좋습니다. 하지만 add 함수는 다소 극단적입니다. 항상 인라인되어야 한다는 걸 이미 알고 있죠. 그렇다면 공백 문자의 개수를 세는 함수처럼 덜 사소한 경우는 어떨까요?
csize_t count_spaces(std::string_view sv) { size_t count = 0; for (char c : sv) { if (c == ' ') ++count; } return count; }
문자열이 충분히 길다면, 함수 호출 오버헤드는 무시할 수 있을 것입니다.
문자 1000개짜리 문자열을 넘겨 봅시다.
| 함수 | ns/문자열 |
|---|---|
| 일반(regular) | 111 |
| 인라인(inline) | 115 |
인라인 버전은 더 빠르지 않을 뿐 아니라, 오히려 약간 더 느립니다. 이유는 잘 모르겠습니다.
그럼 짧은 문자열(예: 0~6자)을 사용하면 어떨까요? 이 경우 인라인 함수가 측정 가능한 정도로 더 빠릅니다.
| 함수 | ns/문자열 |
|---|---|
| 일반(regular) | 1.6 |
| 인라인(inline) | 1.0 |
요약:
참고: 소스 코드는 공개되어 있습니다.
Daniel Lemire, "The cost of a function call," in Daniel Lemire's blog, 2026년 2월 8일, https://lemire.me/blog/2026/02/08/the-cost-of-a-function-call/.
퀘벡 대학교(TELUQ) 컴퓨터 과학 교수. Daniel Lemire의 모든 글 보기
2026년 2월 8일에 게시 | 작성자 Daniel Lemire | 카테고리
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