[CS] 컴퓨터 구조와 성능향상

🔊 해당 포스팅은 YouTube 채널 널널한 개발자님이 제공하시는 무료 강의 영상인 운영체제와 시스템 프로그래밍 영상을 보고 개인적인 정리 목적하에 작성되었습니다. 하단에 사용된 자료는 필자가 직접 재구성한 자료임을 알립니다.

 

이번 포스팅에서는 컴퓨터 구조를 살펴보면서 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 어떤 구조로 작동하는지, 또 성능 향상하는 과정에서 역사적으로 등장해왔던 새로운 개념들에 대해서도 이해해본다. 

 

애플의 컴퓨터, 맥킨토시

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1. 컴퓨터는 3층 구조이다

컴퓨터는 크게 3층 구조로 되어 있다. 아래 그림을 보자. 예를 들어, 파이썬의 print() 문을 호출했을 때, 컴퓨터는 어떤 과정으로 진행되는지 살펴보자.(물론 아래보다 더 세세한 단계가 있을 수 밖에 없다. 단지 강의 속에서 다루는 내용까지만 반영하였다)

 

파이썬의 print("Hello world") 를 호출하면?

 

위 그림이 설명하는 것 외에 부가적으로 설명할 부분들은 바로 Interrupt 에 관한 내용이다. 인터럽트에는 여러가지 종류가 있지만 우리는 컴퓨터를 사용하거나 프로그래밍을 하는 상황에서 흔하게 인터럽트를 사용하고 있다. 예를 들어, 전원을 끄는 것도 인터럽트이며, 오랫동안 실행중인 코드를 Ctrl + c 키를 눌러서 종료시키는 것도 인터럽트이다. 하지만 이렇게 실행중인 작업을 종료시키는 것도 인터럽트 동작이지만, 어떤 작업을 실행시키기 위해 하고 있던 작업을 중지시키는 것도 인터럽트이다. 주로 CPU나 주변기기에게 인터럽트 요청을 수행한다. 

 

위 그림에서도 print("Hello world") 라는 작업을 수행하기 위해 먼저 CPU에게 인터럽트를 요청한다. 그리고 CPU는 하고 있던 다른 작업을 잠시 중지하고 요청한 작업을 수행한다. 인터럽트는 장치마다 다르지만 고유한 번호를 갖고 있기도 하다. 

2. CPU와 RAM 사이의 통신을 담당한다 : Memory Manager

하드웨어를 구성하는 CPU와 RAM은 직접적으로 소통한다고 생각할 수 있지만, 엄밀히 말하면 중간의 누군가를 통해서 간접 소통을 하고 있다. 그 중간의 역할을 하는 것이 바로 메모리 매니저이다. 즉, 메모리 매니저는 위에서 배운 인터럽트 요청을 CPU와 RAM 간에 주고 받으면서 서로 요청한 작업을 수행하고 넘겨준다.

 

이 메모리 매니저는 실제로 메인보드에 위치하며, 그래서 실제로 CPU와 RAM의 성능을 매우 좋은 걸 장착해도 만약 메인보드에 장착된 메모리 매니저의 성능이 좋지 않다면 좋은 CPU와 RAM의 성능을 100% 활용할 수 없는 상황이 발생한다.

 

 

하지만 이러한 구조는 게임과 같은 데이터를 매우 많이 처리할 때는 위와 같은 구조가 비효율적일 수 있다. 왜냐하면 인터럽트가 그만큼 자주 발생하고, 인터럽트는 또 다른 말로 '지연(delay)을 발생시킨다' 라는 뜻이다. 그렇기 때문에 I/O 성능 향상을 위해서 위 그림에서 배운 시스템 콜을 진입하는 지점을 User 단에서 바로 호출하게 할 수 있는 Direct X가 개발되었었다. 이 Direct X 가 등장하면서 같이 나오는 관련 개념이 바로 DMA(Direct Memory Access)이다. 이번엔 이 DMA에 대해서도 배워보도록 하자.

3. DMA를 알면 소켓이 보인다

DMA는 간단하게 말하면 어떤 중간의 과정을 모두 스킵하고 한번에(direct) 메모리에 접근할 수 있도록 하면서 매우 빠른 I/O 성능을 보장하는 개념이다. DMA는 주로 NIC(Network Interface Card)와 함께 매우 자주 등장한다고 한다. 아래 그림처럼 DMA를 사용하지 않을 때와 그럴 때의 네트워크를 통한 데이터 통신 과정을 비교해보자.

 

DMA를 사용하지 않을 때와 사용할 때의 차이

 

위 그림처럼 DMA를 사용하게 되면 일반적인 과정보다 I/O Buffer에 데이터를 복사, 붙여넣기 하는 과정이 생략되고 바로 RAM의 특정 영역에 접근하여 데이터를 가져올 수 있게 되어 I/O 성능이 매우 높아진다. 참고로 DMA를 사용하는 것과 비슷한 사례로 요즘 클라우드 제품들이 자주 채택하는 가상화를 이용하는 이유를 들 수 있다. 가상화를 이용하게 되면 같은 하드웨어의 RAM에서 여러개의 가상머신이 나누어 갖는 것이기 때문에 DMA 처럼 성능이 매우 빨라지게 되는 특징이 있다.

4. CPU도 사람처럼 미리 행동을 예측하고 움직인다!

CPU 내부에는 L1 ~ L3 라는 캐싱 메모리가 존재한다.(물론 레지스터도 저장 장치라고 할 수도 있겠지만 거의 CPU나 마찬가지로 취급한다) CPU는 바로 이 캐싱 메모리를 이용해서 CPU가 할 행동을 미리 예측하고 그 행동에 필요로 하는 데이터를 미리 준비(캐싱)한다는 것이다. 

 

이게 어떻게 가능한 것일까? 쉽게 예시를 통해서 이해해보자. 우리는 아래와 같은 파이썬 코드를 실행하려고 한다.

 

tmp = list(range(0, 1000))

for i in range(0, len(tmp)):
    tmp[i] *= 2

 

0부터 999가 있는 1000개 길이의 배열을 정의했고, 우리는 해당 배열의 원소에 각각 2를 곱해주는 연산을 수행하려고 한다. 이 동작의 특징은 바로 '반복되는 패턴'이 있다는 것이다. 즉, CPU 입장에서 원소에 2를 곱해주는 연산을 0번째, 1번째, 2번째, ... 계속 반복되다 보니, CPU도 아 그러면 10번째, 11번째,... 계속 앞으로도 똑같은 연산을 수행하겠거니 해서, RAM에 저장된 tmp 라는 배열을 잠시 L1 ~ L3 캐시에 저장해두는 것이다. 알다시피 캐시 메모리는 RAM에 비해 저장 용량은 월등히 작지만 속도가 매우 빠르다는 장점이 있기 때문에 위와 같이 '에측 가능한 상황'일 경우 캐시 메모리가 CPU가 연산 수행에 필요한 데이터를 미리 저장해두고 작업을 보다 빠르게 수행한다는 것이다. 이 때문에 CPU도 마치 사람처럼 미리 해동을 예측하고 움직인다고 비유를 든 것이다.

 

하지만 CPU의 이런 미리 예측하는 기능이 마냥 좋은 것만은 아니다. 예전에 CPU 게이트라는 보안관련 사고가 발생한 적이 있는데, 이것이 바로 CPU의 미리 예측하는 기능 때문에 발생한 것이다. 특히, 같은 하드웨어를 공용으로 쓰지만 별도의 GuestOS가 있는 가상화 환경에서 발생했다는 것이다. 핵심은 같은 하드웨어를 쓰게 되면 1개의 가상머신에서 자칫하다가 다른 가상머신의 캐시 메모리에 있는 데이터에 접근할 수 있다는 것이다. 왜냐하면 가상화 환경 내의 여러 가상머신은 본질적으로 공용의 하드웨어를 사용하기 때문이다. 자세한 설명은 강의 또는 나무위키를 참조해보도록 하자.