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병렬처리 4

SMP vs MPP (Shared Memory vs Massively Parallel Processing)

개요SMP(Shared Memory Processing)와 MPP(Massively Parallel Processing)는 고성능 컴퓨팅 시스템의 대표적인 병렬 아키텍처 모델입니다. 둘 다 병렬 처리 성능을 극대화하기 위한 구조지만, 메모리 접근 방식, 확장성, 처리 효율성 등에서 큰 차이를 보이며, 각각의 특성에 따라 적합한 사용 사례가 달라집니다. 본 글에서는 SMP와 MPP의 개념, 구성, 차이점 및 실제 활용 분야를 비교 분석합니다.1. 개념 및 정의SMP (Shared Memory Processing): 여러 CPU가 하나의 공유 메모리 공간을 이용하여 데이터를 동시에 접근하고 처리하는 방식MPP (Massively Parallel Processing): 각 프로세서가 독립된 메모리를 가지며, ..

Topic 16:56:12

NUMA (Non-Uniform Memory Access)

개요NUMA(Non-Uniform Memory Access)는 다중 프로세서 시스템에서 각 CPU가 로컬 메모리에 빠르게 접근하고, 다른 CPU의 메모리에 상대적으로 느리게 접근하는 메모리 구조입니다. 고성능 컴퓨팅, 대형 서버, 클라우드 시스템에서 처리 성능과 확장성을 높이기 위해 필수적인 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의NUMA는 SMP(Symmetric Multi-Processing)의 확장된 형태로, CPU마다 고유의 메모리 영역(Node)을 갖고 있습니다. 각 CPU는 자신의 로컬 메모리에는 빠르게 접근할 수 있지만, 다른 CPU의 메모리(Node)에 접근할 경우 상대적으로 긴 지연 시간(latency)이 발생합니다. 이는 메모리 접근 속도의 '비균일성(Non-Uniform)'에서 유래한 용어입..

Topic 2025.04.05

HPC & 엑사스케일 컴퓨팅(High-Performance Computing & Exascale)

개요HPC(High-Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)는 대규모 병렬 처리 시스템을 통해 복잡하고 방대한 계산을 신속히 수행하는 컴퓨팅 기술입니다. 과학 시뮬레이션, 기후 모델링, 인공지능, 생명공학 등 데이터 집약적 분야에 필수적이며, 그 정점에 있는 것이 바로 **엑사스케일 컴퓨팅(Exascale Computing)**입니다. 엑사스케일은 초당 10^18번의 연산(ExaFLOPS)을 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능으로, 기존 페타스케일(10^15 FLOPS)을 넘어서는 차세대 슈퍼컴퓨터의 기준입니다.1. 개념 및 정의 용어 정의 HPC고성능 서버, 슈퍼컴퓨터, 클러스터를 활용해 대규모 병렬 처리를 수행하는 컴퓨팅 기술Exascale Computing초당 1엑사플롭스(10^18 FL..

Topic 2025.03.27

OS 스케줄링 알고리즘

개요운영체제(OS)에서 프로세스를 효율적으로 실행하기 위해 CPU 스케줄링 알고리즘이 사용됩니다. 스케줄링 알고리즘은 시스템의 성능을 최적화하고, 응답 시간(Response Time), 대기 시간(Waiting Time), 처리량(Throughput)을 조절하여 멀티태스킹 환경에서의 효율적인 자원 배분을 가능하게 합니다. 본 글에서는 대표적인 스케줄링 기법 중 RM(Rate Monotonic), MLQ(Multi-Level Queue), SQMS(Single Queue Multi-Server), MQMS(Multi-Queue Multi-Server) 알고리즘의 개념과 동작 방식, 장단점 및 활용 사례를 살펴봅니다.1. OS 스케줄링이란?CPU 스케줄링은 다중 프로세스가 실행될 때 CPU를 적절히 분배하는..

Topic 2025.03.14
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