[OS] 멀티코어 프로그래밍 (Multicore Programming), 병렬 실행(Parallelism)

멀티코어 or 멀티프로세서에서의 극복해야 할 도전과제 5개

• 태스크 인식 (Identifying Tasks)
  • 병렬 처리가 가능한 태스크로 나눌 수 있는 영역을 찾는 작업 필요
• 균형 (Balanace)
  • 전체 작업에 균등한 기여도록 가지도록 태스크를 나눠야 함
• 데이터 분리 (Data Splitting)
  • 처리하는 데이터들이 분리된 개별 코어에서 수행해도록 나눠야 함
• 데이터 종속성 (Data Dependency)
  • 데이터 의존성을 조정하기 위한 태스크 실행 동기화 필요
• 시험 및 디버깅 (Testing & debugging)
  • 병렬로 실행되기 때문에, 단일 스레드 응용보다 Testing 및 Debugging이 어려움

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병렬 실행(Parallelism)의 유형

Data and Task Parallelism

 

• 데이터 병렬 실행 (Data Parallelism)
  • 데이터(Data)를 여러 개의 코어(Core)에 분배
• 태스크 병렬 실행 (Task Parallelism)
  • 태스크(Task)를 여러 개의 코어(Core)에 분배

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동시성(Concurrency) vs 병렬성(Parallelism)

동시성(Concurrency) vs 병렬성(Parallelism)

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암달의 법칙 (Amdahl’s Law)

 

암달의 법칙 (Amdahl's Law)

 

‘순차 실행’ 구성 요소와 ‘병렬 실행’ 구성요소로 이루어진 응용 프로그램에 추가의 계산 코어를 더했을 때,
얻을 수 있는 잠재적인 성능 이득을 나타내는 공식

• S: 순차적으로 실행되어야 하는 구성 요소
• N: 시스템의 처리 코어 개수

N이 무한대에 가까워지면, 속도는 1/S에 수렴한다.

(즉, 응용의 40%가 순차 실행부분이면, 코어를 아무리 추가해도 최대 2.5배 이상의 속도 향상은 얻을 수 없다)

암달의 법칙 (Amdahl's Law)