Python 3.14が切り拓く並列と高速化：Free‑Threaded & Experimental JIT

Python 3.14 は、Free‑Threaded (No‑GIL) の公式サポートと、Experimental JIT の同梱という二つの大きな変化をもたらしました。長年の課題だった「GILによる並列制限」と「インタプリタ由来の速度の壁」に対し、段階的に解を提示したリリースです。本記事では、実務導入の観点までをコンパクトにまとめます。

1. Free‑Threaded（No‑GIL）の要点と仕組み

• 従来のCPythonはGILにより同時実行は1スレッドに制限。I/Oには有利だが、CPUバウンド処理のスケールは困難。
• Free‑Threadedでは、参照カウントやコンテナの内部ロックなどをスレッドセーフに再設計し、複数スレッドの同時実行を許容。
• 単一スレッドでは約5–10%のオーバーヘッドが生じ得る一方、CPUバウンドのマルチスレッドで数倍速度の改善が期待できる。
• 現時点では選択式の別ビルド（従来ビルドと併存）。用途に応じて切り替える段階。

内部実装では、イミュータブル化（不変化）・遅延解放・細粒度ロック・楽観的並行制御 などを組み合わせ、データ競合を抑えつつロックコストを最小化しています。これにより、同一プロセス内で真の並列実行が可能になりました。

2. Experimental JIT の狙いと使い方

• JITはホットスポットを検出してネイティブコード化する軽量方式（テンプレート/コピー＆パッチ型）。
• 既定は無効。評価時は PYTHON_JIT=1 を設定して起動（Linux配布は同梱外のケースあり）。
• 効果はワークロード依存：-10% ～ +20% 程度の振れ幅。まずは計測駆動での試行が前提。
• 現状はGIL有ビルドのみ対象。Free‑Threaded との同時利用は今後の課題。

3. 実務での使い分け（クイックガイド）

• CPUバウンドを同一プロセスで並列化したい → Free‑Threaded を検証（スレッドプール/ワーカーで計測）。
• I/Oバウンド中心（asyncで十分） → 従来ビルド継続でもOK。
• ホットパスが明確 → PYTHON_JIT=1 でA/B計測。効果が薄ければOFFに戻す。
• C拡張に依存 → 再ビルドや同期見直しの可否を確認（ABI差異・Py_GIL_DISABLED 分岐など）。

4. 他言語との位置づけ（ざっくり比較）

5. 互換性と移行のポイント

• C拡張モジュール：ABI差異により再ビルドやコード分岐が必要な場合あり。
• 純Python：GILに隠れていたデータ競合が顕在化する恐れ。ロック/同期のベストプラクティス適用。
• 段階移行：仮想環境単位でビルドを分離し、代表的なワークロードから検証。

6. これからの展望

Free‑Threaded は「並列」、JIT は「速度」を担う二本柱です。今後は JIT の適用範囲拡大・コスト低減と、Free‑Threaded との両立（並列JIT）が鍵になります。主要ライブラリの追随が進めば、Pythonが扱える領域はさらに広がるでしょう。