파이프라인과 벡터처리 - 데이터의 종속성 - 병렬처리와 파이프라인

패스트캠퍼스에서 컴퓨터 구조 강의 를 듣고 스스로 공부한 내용을 정리하고 있습니다.

컴퓨터 구조 수업을 들으면서 CPU 성능이 갈수록 발전하고 좋아지는 부분을 배우고 있는데, 사실 중요한 것은 컴퓨터 CPU의 성능이 좋아지는 것 그 자체가 아니라, 이것을 잘 활용해서 좋고 효율적인 프로그램을 만드는 것이다. 이 점을 기억하면서 병렬처리와 파이프라인에 대해서 알아보자!

병렬처리

병렬처리는 컴퓨터 시스템의 계산속도를 향상시키기 위해서 동시 데이터 처리 기능을 제공하는 광범위한 개념의 기술을 의미하는데, 쉽게 말하자면 지금보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 방법이 없을까? 라는 고민의 결과라고 할 수 있다. 병렬처리는 복잡도에 따라서 다양한 단계가 있다고 한다.

사용 레지스터 형태에 따른 병렬성 구현
- 시프트 레지스터
- 워드 당 동시에 전송이 가능한 병렬성을 갖는 레지스터
- 예) 입출력 정보를 입력받고 출력할 때에는 직렬로 받지만, 데이터를 처리할 때에는 병렬적으로 처리한다. (입출력 부분 내용 참고)
특정한 동작을 동시에 수행하는 여러 개의 기능장치를 가지고서 데이터를 각각의 장치에 분산시켜 작업을 수행
- 예를들면, 산술, 논리, 시프트 동작을 각각 세 개의 장치로 분류하고 제어 장치의 관리에 따라서 게산된 값들을 각 장치들 사이에서 전환시킨다.
- 위의 그림의 경우도, 덧셈, 곱셈, 시프트 등 특정한 동작을 수행하는 기능장치들이 존재하고 각각의 장치에 분산시켜서 작업을 수행하게 된다.
- 만약에 결과를 그 다음 연산에서 가져다가 쓸 경우에는 어떻게 해야할까?
  - 해당 로직은 필요한 값이 다른 연산 결과로부터 도출될때까지 기다릴 수 밖에 없다. 병렬처리의 효율성을 이용하지 못하고 있는 셈!
  - 해결방법
    이때는 각각의 기능장치 내부에 accumulator 라는 레지스터를 하나 더 두어서 매 번 연산의 결과를 누적해서 저장하는 방법이 있다.
    다른 기능에서 해당 연산 결과가 필요하면 그때그때 accumulator 를 뒤져서 제일 최신 계산된 결과값을 가져가도록!
    단점? 매우 로직이 복잡해지게 됨

M.J Flynn 의 분류방법

이 방법은 무엇인가 획기적인 대안을 제기했다기 보다는, 우리가 지금 쓰고 있는 방법을을 외형적으로 분류한 것이다. (명렁어의 흐름 -> 메모리로부터 읽어온 명령어의 순서, 데이터 흐름 -> 데이터에 대해 수행되는 동작)에 따라 컴퓨터 시스템의 구조를 파악하려는 분류방법을 제안했다.

SISD
- 제어장치, 처리장치, 메모리장치를 가지는 단일 컴퓨터 구조
- 명령어들은 순차적으로 실행되고, 병렬처리는 다중 기능장치나 파이프 라인 처리에 의해서 구현된다.
SIMD
- 한 개의 명령어에 여러 개의 제어장치
- 공통의 제어장치 아래에 여러개의 처리 장치를 두는 구조
- 모든 프로세서는 동일한 명령어를 서로 다른 데이터 항목에 대하여 실행시킬 수 있다.
- 모든 프로세서가 동시에 메모리에 접근할 수 있도록 다중 모듈을 가진 공유 메모리 장치가 필요하다.
- 아직 해결해야하는 문제들이 많으므로, 계속 연구되고 있는 개념이다.
MISD
- 이론적으로만 연구되고 실제로 구현된 적은 없음
- 양자컴퓨터가 일상화 된다면 가능성이 있을수도...?
MIMD
- 여러 프로그램을 동시에 수행하는 능력을 가진 컴퓨터 시스템
- 대부분의 다중 프로세서와 다중 컴퓨터 시스템이 이 범주에 속한다.
- 요즘 우리가 쓰고 있는 컴퓨터의 유형이 바로 이 분류에 해당한다!