🖥️ [컴퓨터구조] 컴퓨터 구조를 학습하는 이유

[컴퓨터구조 목차 바로가기]

1️⃣ 컴퓨터 구조의 개요 – 컴퓨터 추상화와 기술

컴퓨터 구조(Computer Architecture)는 컴퓨터가 어떻게 동작하는지를 이해하는 학문입니다. 단순한 하드웨어 설계뿐만 아니라, 프로그래밍, 성능 최적화, 시스템 개발 등 다양한 분야에서 필수적인 개념이 포함되어 있습니다.

컴퓨터 구조를 학습하면 소프트웨어와 하드웨어 간의 관계를 깊이 이해할 수 있으며, 이를 바탕으로 더 나은 시스템을 설계하거나 효율적인 프로그램을 작성할 수 있습니다.

이번 섹션에서는 컴퓨터 구조를 학습해야 하는 주요 이유를 깊이 있게 살펴보겠습니다.

 

---

🔹 1. 소프트웨어 최적화를 위한 필수 지식

프로그래밍을 배우면서도, 컴퓨터 내부가 어떻게 동작하는지 모르고 코드를 작성하는 경우가 많습니다.

하지만 컴퓨터 구조를 이해하면 다음과 같은 중요한 최적화 기법을 활용할 수 있습니다.

✅ 1.1 메모리 계층을 고려한 코드 최적화

현대 컴퓨터 시스템은 레지스터 → 캐시 → RAM → 스토리지(HDD/SSD)와 같은 계층적 메모리 구조를 가집니다.

이러한 메모리 계층을 제대로 활용하지 않으면, 프로그램의 실행 속도가 느려질 수 있습니다.

💡 예제: 캐시 효율성을 고려한 최적화

// 잘못된 예시: 캐시 비효율적인 접근 방식for (int j = 0; j < 1000; j++) {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        matrix[i][j] = i + j;// 행이 아닌 열을 기준으로 순회 (캐시 미스 증가)
    }
}

// 최적화된 예시: 캐시 친화적인 접근 방식for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
        matrix[i][j] = i + j;// 행 단위로 순회 (캐시 히트 증가)
    }
}

위 코드에서 행(row) 순서대로 순회하면 캐시 효율이 증가하여 성능이 향상됩니다.

캐시 구조를 이해하면, 데이터 접근 방식만 변경해도 프로그램 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

---

✅ 1.2 CPU 아키텍처를 고려한 병렬 처리

CPU는 싱글코어에서 멀티코어, SMT(Simultaneous Multithreading), SIMD(Single Instruction Multiple Data)와 같은 병렬 처리 기법을 활용하여 성능을 높입니다.

컴퓨터 구조를 이해하면, 멀티스레드 프로그래밍과 SIMD 명령어를 활용하여 연산 성능을 극대화할 수 있습니다.

💡 예제: SIMD 활용한 벡터 연산 (C++)

#include <immintrin.h>  // SIMD 명령어 집합 포함void vector_add(float* a, float* b, float* c, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i += 8) {
        __m256 A = _mm256_loadu_ps(&a[i]);// 8개의 float 값을 한 번에 로드
        __m256 B = _mm256_loadu_ps(&b[i]);
        __m256 C = _mm256_add_ps(A, B);// SIMD를 활용한 병렬 연산
        _mm256_storeu_ps(&c[i], C);// 결과 저장
    }
}

이처럼 SIMD를 활용하면 연산 속도가 획기적으로 증가합니다.

컴퓨터 구조를 이해하고 활용하면, CPU의 성능을 최대한 끌어낼 수 있는 코드 작성이 가능합니다.

 

---

🔹 2. 성능 최적화 및 하드웨어 선택

컴퓨터 성능을 높이기 위해서는 CPU, 메모리, 저장장치, 네트워크 인터페이스 등 다양한 요소를 고려해야 합니다.

컴퓨터 구조를 학습하면 특정한 작업에 적합한 하드웨어를 선택하는 데 도움이 됩니다.

✅ 2.1 CPU 아키텍처 이해

CPU의 성능은 클럭 속도(GHz)뿐만 아니라, 명령어 집합(ISA), 파이프라이닝, 캐시 크기, 코어 수 등에 따라 크게 달라집니다.

컴퓨터 구조를 이해하면, 어떤 CPU가 특정 작업에 적합한지 판단할 수 있습니다.

CPU 아키텍처 장점 단점

Intel Core i9	x86 (CISC)	고성능, 높은 클럭 속도	전력 소모 높음
AMD Ryzen	x86 (CISC)	멀티코어 성능 우수	단일 스레드 성능 비교적 낮음
Apple M1/M2	ARM (RISC)	전력 효율 우수, 고속 메모리	x86 소프트웨어 호환성 이슈
NVIDIA Grace	ARM (RISC)	AI/데이터센터 최적화	범용 컴퓨팅 성능 제한

---

✅ 2.2 SSD vs. HDD, 메모리 용량 선택

스토리지와 메모리 용량을 결정할 때도 컴퓨터 구조에 대한 이해가 필요합니다.

HDD vs. SSD 속도 비교

• HDD: 초당 100MB~150MB (기계식 디스크)
• SATA SSD: 초당 500MB~600MB (반도체 기반)
• NVMe SSD: 초당 3,500MB 이상 (PCIe 인터페이스)

이처럼 컴퓨터 구조를 이해하면, 작업에 따라 적절한 하드웨어를 선택할 수 있습니다.

 

---

🔹 3. 최신 IT 트렌드 및 기술 변화 이해

컴퓨터 구조를 배우면, 최신 IT 기술과 컴퓨팅 트렌드를 분석할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다.

✅ 3.1 ARM vs. x86의 경쟁

• 기존의 대부분의 PC와 서버는 x86 아키텍처(Intel, AMD 기반)를 사용했지만,
• 최근 Apple M1/M2, Qualcomm Snapdragon, NVIDIA Grace 등의 ARM 아키텍처가 급부상하고 있습니다.
• ARM 기반 칩은 저전력, 높은 성능, 모바일/클라우드 최적화 등의 장점이 있습니다.

💡 사례:

Apple M1/M2 칩이 등장하면서, MacBook의 전력 효율이 극대화되고, 높은 성능을 발휘하게 되었습니다.

✅ 3.2 오픈소스 RISC-V의 등장

• 기존 CPU는 x86(인텔, AMD), ARM(애플, 퀄컴) 두 개의 주요 플레이어가 시장을 지배하고 있었음.
• 하지만 RISC-V라는 완전한 오픈소스 CPU 아키텍처가 등장하면서, 미래의 CPU 시장에 큰 변화를 예고하고 있음.
• 현재 AI, IoT, 모바일, 데이터센터 등에서 활용이 증가하는 추세.

💡 사례:

최근 NASA가 RISC-V 기반 프로세서를 차세대 우주선에 적용할 예정이라고 발표했음.