CPU 성능

컴퓨팅 성능 을 어떻게 판단할까 ?

빠른 컴퓨팅 속도를 나타내는 지표는 여러 가지가 존재하지만 대표적인 지표는 다음 두 가지이다.

• 하나의 태스크를 시작부터 종료까지 걸리는 시간을 의미하는 지연 시간
• 여러개의 테스크를 마치는데 까지 걸리는 시간을 의미하는 처리량

이 중 개인용 PC에 맞는 지표는 하나의 태스크를 마치는데 까지 필요한 지연 시간일 것이다.

지연 시간에 영향을 미치는 요소는 두 가지가 존재한다.

• 순수하게 CPU 가 해당 프로세스를 다루는데 걸리는 CPU 시간
• I/O 처리로 인해 프로세스가 CPU 에 할당되지 않고 blocking 되어 있는 시간

지연 시간이란 다음과 같은 지표로 표현 할 수 있다.

지연시간 = CPU 시간 + blocking 시간

사용자 경험이 좋기 위해선 최대한 지연 시간이 짧아야 한다. 지연 시간이 짧다는 것은 더욱 빠르게 하나의 태스크를 처리했다는 것이기 때문이다.

CPU 시간에 집중해보자

컴퓨터의 성능을 평가하는 지표에서 지연 시간은 개인용 PC 에서 사용자 경험에 영향을 미치는 가장 큰 요소일 것이다.

다만 blocking 시간은 프로세스의 특징에 따라 다르기 때문에 고정적인 지표로 보기 힘들다.

하지만 CPU 시간은 프로세스의 특징과 상관 없이 순수하게 하드웨어인 CPU 의 성능을 평가 할 수 있는 지표가 되기 때문에 이번 docs 에선 CPU 시간에 대해서 공부해보자

CPU 는 어떻게 프로세스를 처리할까 ?

컴퓨터가 프로세스를 실행한다는 것은 결국 프로세스에 적힌 명령어들을 CPU 에서 처리하여 실행하는 것을 의미한다.

프로세스들의 명령어는 메모리에 저장되는데 , CPU 는 일정한 주기로 메모리에 있는 명령어들을 가져와 CPU 에서 실행 시킨다.

이 때 일중헌 주기로 프로세스들을 처리하기 위하 클럭 이라는 스케줄링 기법을 사용한다.

클럭 기법은 일정한 주기에 맞춰, 마치 원형 시계가 돌아가듯 모든 프로세스들을 공평하게 실행 시키는 기법을 의미한다.

그렇다면 A 라는 프로세스가 CPU 에서 처리되는 시간은 다음과 같이 표현 할 수 있다.

A 의 CPU 시간 = A 를 실행하기 위해 돌아가야 하는 클럭의 사이클 수 * 클럭이 1회 도는데 걸리는 시간

이걸 좀 더 전문 용어로 표현하면 다음과 같이 표현 할 수 있다.

A의 CPU 성능 시간 = 클럭 사이클 수 * 클럭 주기

클럭 사이클은 일정한 주기를 갖고 반복되기 때문에 시간에 따른 진동 횟수를 의미하는 Hz 로 표현 되기도 하고 , 1초당 횟수로 표현하는 /s 로 표현되기도 한다.

이 때 1Hz 는 초당 클럭 회전 횟수로 10 ** 9 번을 의미한다고 한다.

어마무시하게 빠르다.

그렇다면 A 프로세스를 끝마치기 위해 필요한 클럭 사이클 수는 어떻게 계산할까 ?

A 프로세스를 끝마치기 위해 필요한 클럭 사이클 수 = A 의 명령어 수 * 명령어 별 처리 시간

다음과 같이 계산 할 수 있다.

이 때 명령어 별 처리 시간을 명령어 별로 모두 구하기 보다 평균적인 명령어 처리 시간인 CPI (Clock cycles per instruction) 로 정의해서 사용한다.

CPI = 클럭 사이클 수 / 명령어 수

결국 어떤 프로세스의 CPU 성능이란 다음과 같이 표기 할 수 있다.

A 의 CPU 성능 시간 = 명령어 수 * 명령어 별 평균 소요 시간 (클럭 사이클 수) * 클럭 주기 (1회 클럭을 도는 시간)

이 때 클럭 주기는 1 틱의 클럭을 도는데 걸리는 시간인 클럭 속도의 역수로 표현 할 수 있다.

결국엔 다음과 같이 표현 가능하다.

A 의 CPU 성능 시간 = 명령어 수 * 명령어 별 평균 소요 시간 (클럭 사이클 수) * 클럭 주기 (1회 클럭을 도는 시간)

= A 의 CPU 성능 시간 = (명령어 수 * 명령어 별 평균 소요 시간 [클럭 사이클 수]) / 클럭 속도

CPU 성능 시간이 빠르려면 결국 명령어 별 평균 소요 시간이 작거나 , 클럭이 속도가 빠를 경우 성능 시간이 짧아 빠른 CPU 라고 볼 수 있다.

🤔 스스로 점검하기

Q. Java 로 작성된 어떤 프로그램을 실행하는데 까지 걸리는 시간은 15초였다. 이 때 새로운 컴파일러를 사용하여 명령어 개수의 비율을 0.6 으로 줄였으나 CPI 는 1.1 배 늘어났다. 새로운 컴파일러를 사용해 해당 프로그램을 실행하는데 얼만큼의 시간이 걸리겠는가 ?

이전 명령어 개수의 비율을 I , CPI 를 C 라고 두면 다음과 같이 생각 할 수 있다.

• 15초 / 사이클 주기 = I * C

이 때 동일한 하드웨어를 이용하였다고 가정하여 사이클 주기를 1초로 잡고 생각해본다면 다음과 같은 값이 나온다.

I * C = 15

이후 새로운 컴파일러를 이용한 성능 시간은 다음과 같이 구할 수 있다.

0.6 & I _ 1.1 _ C = 새로운 컴파일러를 이용한 성능 시간

이 때 I * C = 15 였으니 결국 새로운 성능 시간은 0.6 * 1.1 * 15 로 9.9 초가 정답이다.

성능 개선의 오류와 함정

CPU 성능을 개선하기 위한 여러 접근 방법들엔 항상 위험한 오류와 함정들이 도사리고 있다.

이번 챕터에선 CPU 성능을 높히기 전 생각해봐야 하는 여러 오류와 함정들을 다룬다.

Amdahl 의 법칙

Amdhal 의 법칙은 다음과 같다.

개선 후 실행 시간 = 개선에 의해 영향을 받는 실행 시간 / 개선의 크기 + 영향을 받지 않는 실행 시간

즉 , 예를 들어 현재 프로세스가 100초의 시간이 걸리고 , A 작업은 80초 B 작업은 20초가 걸린다고 해보자

이 때 A 작업을 몇 배 빠르게 개선해야 실행 시간을 50초까지 줄일 수 있을까 ?

50초 = 80초 / 개선의 크기 + 20초

30초 = 80초 / 개선의 크기

개선의 크기 = 8/3 , 약 2.66.. 배

개선 후 실행 시간을 절반으로 줄이기 위해선 A 작업을 2.66배 빠르게 해야 한다는 공식이 나온다.

그렇다면 어떤 작업을 무한하게 빠르게 한다면 개선 시간을 우리가 원하는 만큼 줄일 수 있을까 ?

그렇지 않다.

개선 후 실행 시간 = 개선에 의해 영향을 받는 실행 시간 / 개선의 크기 + 영향을 받지 않는 실행 시간

해당 공식을 개선의 크기를 좌변에 두고 전개해본다면 다음과 같다.

개선의 크기 = 개선에 의해 영향을 받는 실행 시간 / (개선 후 실행 시간 - 영향을 받지 않는 실행 시간)

개선의 크기의 상한 선은 개선 후 실행 시간이 영향을 받지 않는 실행 실행시간 보다 클 때 까지만 정의된다.

즉 ,위 예시에서 100초의 전체 작업 시간을 줄일 수 있는 최대 상한선은 20.00001 초이다.

아무리 A 작업을 빠르게 줄인다고 하더라도 영향을 받지 않는 시간인 20초만큼은 소요되기 때문이다.

해당 법칙은 비단 컴퓨팅 뿐 아니라 우리 일상 속에서도 적용 가능하다.