موتور بهینه‌سازی ترکیبی Python-Rust | رفع گلوگاه GIL و افزایش ۳۰ برابری سرعت محاسبات صنعتی

چالش فنی: در پروژه‌های بهینه‌سازی ترکیبیاتی و الگوریتم‌های تکاملی سنگین، پایتون به دلیل قفل گلوبال (GIL) و تک‌نخی بودن، دچار گلوگاه شدید پردازشی می‌شود و اجرای سیستم‌ها ساعت‌ها طول می‌کشد.

راه‌حل سیستم: برای حل این چالش، با استفاده از فریم‌ورک PyO3، یک رانتایم ترکیبی (Hybrid Runtime) طراحی کردم. هسته اصلی پردازش‌های سنگین ریاضی و الگوریتم مورچگان (ACO) در زبان راست (Rust) به صورت کاملاً موازی (Multi-threaded) پیاده‌سازی شد و از طریق لایه انتقال حافظه بدون کپی (Zero-Copy) به پایتون متصل گردید.

نتایج کلیدی و متریک‌های عملکردی:

افزایش ۳۰ برابری سرعت (Throughput) محاسبات مسیر یابی و بهینه‌سازی نسبت به پایتون خالص.
رفع کامل محدودیت GIL پایتون و استفاده ۱۰۰ درصدی از تمام هسته‌های پردازنده (CPU Cores).
دستیابی به زمان همگرایی در مقیاس میکروثانیه (Microsecond-level Convergence) زیر لودهای محاسباتی سنگین.

تکنولوژی‌های استفاده شده: Rust, PyO3, Python, Lock-Free Concurrency, Parallel Processing (Rayon).