E-그래프를 활용한 파이썬 최적화
이 문서는 e-그래프와 egglog 라이브러리를 사용하여 파이썬 표현식을 최적화하는 방법을 설명합니다. 동등성 포화와 e-그래프를 통해 복잡한 수학적 표현식을 효율적으로 단순화하고, 이를 MLIR로 컴파일하여 성능을 향상시킵니다. 특히, 선형대수에서의 최적화는 NumPy 연산을 더 빠르게 만들어줍니다. 이 과정은 MLIR 생성, LLVM 컴파일, JIT 실행을 포함하여 파이썬 함수의 성능을 극대화합니다. 트리거노메트릭 함수의 단순화 규칙도 다루며, 최적화 엔진을 통해 다양한 변환을 적용합니다.