CPU
CPU
1. 인터럽트
폴링 방식
- CPU가 직접 입출력장치에서 데이터를 가져오거나 내보냄
- CPU가 입출력장치의 상태를 주기적으로 검사
- 일정한 조건을 만족할 때 데이터를 처리
- CPU가 명령어 해석과 실행과 더불어 모든 입출력을 관리해야 하므로 작업 효율이 떨어짐
인터럽트 방식
- 입출력 관리자가 입출력을 대신 전담
- CPU의 작업과 저장장치의 I/O를 독립적으로 운영
- 시스템의 효율을 높임
- I/O를 수행하는 동안 CPU가 다른 작업을 할 수 있음
인터럽트
- 입출력 관리자가 CPU에 보내는 완료 신호
인터럽트 번호
- 많은 주변장치 중 어떤 것의 작업이 끝났는지를 CPU에 알려주기 위해 사용하는 번호
- 윈도우에서는 IRQ라고 부름
인터럽트 벡터
- 여러 개의 입출력 장치를 한꺼번에 처리하기 위해 여러개의 인터럽트를 하나의 배열로 만든 것
2. 인터럽트 방식의 동작 과정
- CPU가 입출력 관리자에게 데이터 입출력 명령을 보냄
- 입출력 관리자는 명령받은 데이터를 메모리에 가져다놓거나 메모리의 데이터를 저장장치로 옮김
- 데이터 전송이 완료되면 입출력 관리자는 완료 신호를 CPU에 보냄
3. 직접 메모리 접근
- 입출력 관리자가 CPU의 허락 없이 메모리에 접근할 수 있는 권한
- 메모리는 CPU의 작업 공간
- 데이터 전송을 지시받은 입출력 관리자는 직접 메모리 접근 권한이 있어야 작업 처리 가능
4. 메모리 매핑 입출력
- 메모리의 일정 공간을 입출력에 할당
- 보통 메모리(.)에 해당하는 어드레스 영역, I/O에 해당하는 어드레스 영역이 별개로 존재
- 그러므로 다른 명령어를 통해서 접근하게 됨
- 그런데 이 방식에서는 메모리의 일정 공간을 I/O를 위해 할당
5. 싸이클 훔치기
- CPU와 직접 메모리 접근이 동시에 메모리에 접근하면 보통 CPU가 메모리 사용 권한을 양보
- CPU의 작업 속도보다 입출력장치의 속도가 느리기 때문에 직접 메모리 접근에 양보하는 것
- I/O 작업을 기다리고 있는 프로그램이 있을 수 있기 때문
6. 병렬 처리
개념
- 동시에 여러 개의 명령어를 처리해 작업의 능률을 올리는 방식
파이프라인 기법
- 하나의 코어에 여러 개의 스레드를 이용하는 방식
슈퍼스칼라 기법
- 듀얼코어 CPU를 이용해 2개의 작업을 동시에 처리
병렬 처리의 고려사항
-
상호 의존성이 없어야 병렬 처리가 가능
- 각 명령이 서로 독립적이고 앞의 결과가 뒤의 명령에 영향을 미치지 않아야 함
-
각 단계의 시간을 일정하게 맞춰야 병렬 처리가 원만하게 이루어짐
image - 각 단계의 시간이 들쭉날쭉하면 다음 작업이 밀리게 되어 병렬 처리의 효과가 떨어질 수 있다.
-
전체 작업 시간을 몇 개로 나눌지 잘 따져봐야 한다
- 병렬 처리의 깊이 N (위 이미지의 높이)
- 이론적으로는 N이 커질수록 동시에 작업할 수 있는 갯수가 증가
- 그러나 작업을 너무 많이 나누면 오히려 작업을 이동하고 새로운 작업을 불러오는 딜레이가 많이 걸려 성능 하락
- 따라서 적절하게 설정하는 것이 중요
7. CPU에서 명령어가 실행되는 과정
- 명령어 패치 (.): 다음에 실행할 명령어를 메모리에서 불러와 레지스터에 저장
- 명령어 해석 (.): 명령어 해석
- 실행 (.): 해석한 결과를 토대로 명령어 실행
- 쓰기 (.): 실행된 결과를 메모리에 저장
파이프라인 기법
슈퍼스칼라 기법
- 파이프라인을 처리할 수 있는 코어를 여러개 구성
- 복수의 명령어를 동시에 실행
슈퍼파이프라인 기법
- 파이프라인의 각 단계를 또 세분화
- 한 클록 내에 여러 명령어를 처리
- 다음 명령어가 빠른 시간 내에 처리될 수 있어 처리속도 향상
슈퍼파이프라인 슈퍼스칼라 기법
- 슈퍼파이프라인 기법을 여러 코어에서 실행
8. 무어의 법칙, 암달의 법칙
무어의 법칙
- CPU의 속도가 24개월마다 2배 빨라진다는 내용
- 초기의 CPU에만 적용되었다
암달의 법칙
- 컴퓨터 시스템의 일부를 개선할 때
- 예를들어 CPU의 속도를 2배 개선하더라도 전체 시스템의 성능이 2배 빨라지지 않는다는 것