메모리 공유 방식 분류(Memory Architecture Classification)

개요

메모리 공유 방식 분류는 다중 프로세서 또는 코어가 메모리 자원을 어떻게 접근하고 관리하는지에 따라 병렬 컴퓨팅 구조를 분류하는 체계입니다. 이는 병렬 시스템의 성능, 확장성, 프로그래밍 모델에 큰 영향을 미치며, 컴퓨터 아키텍처 설계 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 구현 시 중요한 고려 요소로 작용합니다.

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1. 개념 및 정의

메모리 공유 방식은 여러 처리 장치가 메모리를 공유하는 구조인지, 또는 각자 독립적인 메모리를 가지며 메시지를 통해 통신하는지에 따라 크게 **공유 메모리 모델(Shared Memory Model)**과 **분산 메모리 모델(Distributed Memory Model)**로 나뉘며, 최근에는 **하이브리드 모델(Hybrid Memory Model)**이 널리 사용되고 있습니다.

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2. 분류

분류	설명	대표 시스템
공유 메모리 모델	모든 프로세서가 하나의 메모리 공간을 공유	SMP, 멀티코어 CPU
분산 메모리 모델	각 프로세서가 독립적인 메모리 사용, 메시지 기반 통신	클러스터, 슈퍼컴퓨터
하이브리드 모델	노드 내 공유 메모리 + 노드 간 분산 구조	현대 고성능 컴퓨팅 환경

각 모델은 메모리 접근 방식뿐 아니라 프로그래밍 패러다임에도 큰 차이를 만듭니다.

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3. 구성 요소

요소	공유 메모리	분산 메모리	하이브리드
메모리 접근	프로세서 간 동일 공간 접근	프로세서마다 메모리 독립	노드 내 공유, 노드 간 분산
통신 방식	변수 공유	메시지 패싱 (MPI 등)	공유 + 메시지 통합
동기화 방식	Lock, Semaphore	명시적 동기화 없음	혼합 전략 필요

공유 메모리는 개발이 직관적이지만 확장성이 낮고, 분산 메모리는 반대의 특성을 가집니다.

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4. 기술 요소

기술	설명	활용 예
OpenMP	공유 메모리 기반 병렬 프로그래밍	멀티코어 CPU
MPI	분산 메모리 기반 메시지 전달 프로그래밍	클러스터 컴퓨팅
NUMA 구조	CPU마다 메모리 접근 속도 차이 존재	대규모 SMP 시스템
Hybrid MPI+OpenMP	노드 내 OpenMP, 노드 간 MPI	슈퍼컴퓨터 (예: Summit, Fugaku)

메모리 모델에 따른 기술 선택이 성능 최적화의 핵심입니다.

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5. 장점 및 이점

분류	장점	기대 효과
공유 메모리	구현 간단, 빠른 통신	멀티코어 병렬 처리에 유리
분산 메모리	높은 확장성	대규모 노드 확장 가능
하이브리드	유연한 구성	시스템 자원 최적 활용 가능

각 구조는 처리 성능, 확장성, 개발 난이도 측면에서 트레이드오프가 존재합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

모델	활용 분야	고려사항
공유 메모리	영상처리, 과학 시뮬레이션	메모리 병목 및 캐시 일관성 문제
분산 메모리	대규모 시뮬레이션, 빅데이터 분석	통신 비용 및 알고리즘 설계 복잡도
하이브리드	AI 모델 학습, 슈퍼컴퓨팅	워크로드 분산 및 동기화 설계 필수

시스템 규모, 통신 비용, 메모리 접근 패턴에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다.

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7. 결론

메모리 공유 방식은 병렬 컴퓨팅 시스템의 구조를 결정짓는 핵심 요소입니다. 공유, 분산, 하이브리드 모델 각각은 고유한 장단점을 가지며, 처리 성능과 확장성 요구에 따라 적절하게 선택되어야 합니다. 특히 하이브리드 모델은 현대 HPC와 AI 환경에서 최적의 균형을 제공하며, 앞으로도 병렬 시스템 설계의 표준으로 자리잡을 전망입니다.