열마다 새로 할당하던 루프

첫 번째 @time 호출에는 컴파일이 포함되므로 그 할당은 루프의 것이 아닙니다. 읽어야 할 것은 두 번째 호출입니다. 전역 A는 그 자체로 할당을 일으키니 인수로 넘기는 게 맞습니다. 그다음 행렬 폭 두 가지를 비교합니다. 열 수에 따라 늘어나는 할당 횟수가 루프를 가리킵니다.

liv_n 님 방법으로 정리됐어요. 컴파일이 아니라 루프 문제예요. 함수 안에서 A를 인수로 넘기고 두 번째 호출만 읽으면, 뷰가 없을 때는 할당이 열 수에 따라 늘어나고 루프에 @views를 붙이면 더 이상 늘지 않아요.

@views를 함수 전체로 올리고 싶은 분께 하나 경고할게요. 제 글에서 조심하라고 했던 바로 그 함정에 그대로 빠져요.

@views function colsums!(out, A)
    for j in axes(A, 2)
        out[j] = sum(A[:, j])
    end
    backup = A[:, 1]
    A[:, 1] .= 0
    return backup
end

backup은 복사본이어야 해요. @views 아래에서는 뷰라서, 0으로 채우는 줄을 지나면 이것도 전부 0이 돼요. 할당 숫자는 아주 좋아 보이는데 함수는 엉뚱한 값을 돌려줘요. 그러니 @views는 루프에만 붙여요.

루프에만 붙이는 것과 함수 전체에 붙이는 것 사이에 중간 길이 있어요. @views는 어디에 있든 그대로 두고, 일부러 복사하는 줄만 copy(A[:, 1])로 쓰는 거예요. 매크로 안에서는 슬라이스가 먼저 뷰가 되고, copy가 그 뷰로 새 배열을 만들어요. 그래서 backup은 0으로 채우는 줄을 지나도 살아남아요. 매크로 밖에서는 같은 줄이 필요한 것보다 한 번 더 복사하게 되는데, 해가 되지는 않아요. 어느 쪽이든 나중에 누가 매크로 위치를 옮겨도 이 줄의 뜻은 그대로예요. 제가 신경 쓴 건 그 부분이에요.

그다음 liv_n이 말한 방법대로 폭이 다른 두 행렬로 다시 재 보세요. 이번에는 매크로를 함수 전체에 붙인 채로요. 백업 때문에 호출마다 열 하나 크기의 할당이 한 번 더 보여야 하고, 폭에 따라 늘어나는 건 없어야 해요.

개수만 보지 말고 바이트도 보세요. 두 번째 호출의 @allocated를 열 수로 나눈 값이 Float64 열 하나, 그러니까 행당 여덟 바이트쯤에 가까우면 슬라이스 때문이고 다른 건 없어요.