🖥️ [컴퓨터구조] 병렬 컴퓨팅의 개념
6️⃣ 병렬 프로세서: 클라이언트에서 클라우드까지
현대 컴퓨터 시스템은 연산 속도를 극대화하고, 대규모 데이터를 빠르게 처리하기 위해 병렬 컴퓨팅(Parallel Computing) 기술을 활용합니다.
병렬 컴퓨팅은 여러 개의 프로세서(Processor) 또는 코어(Core)가 동시에 연산을 수행하여 성능을 향상시키는 방식입니다.
기존의 순차적 컴퓨팅(Sequential Computing) 방식은 한 번에 하나의 연산만 수행하는 반면,
병렬 컴퓨팅은 여러 연산을 동시에 실행하여 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
이번 섹션에서는 병렬 컴퓨팅의 개념, 기본 원리, 주요 모델, 장점과 한계, 현대 시스템에서의 활용 사례 등을 자세히 살펴보겠습니다.
🔹 1. 병렬 컴퓨팅(Parallel Computing)이란?
✅ 1.1 병렬 컴퓨팅 개념
병렬 컴퓨팅(Parallel Computing)은 여러 개의 프로세서(또는 코어)가 동시에 연산을 수행하여 실행 속도를 높이는 방식입니다.
💡 병렬 컴퓨팅의 핵심 개념
- 한 개의 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 동시에 실행
- 멀티코어 프로세서(Multi-Core Processor), GPU(Graphics Processing Unit), 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)에서 사용됨
- 대용량 데이터 처리 및 인공지능(AI), 과학 시뮬레이션 등에서 필수적인 기술
✅ 병렬 컴퓨팅을 활용하면 연산 속도를 획기적으로 향상할 수 있음
✅ 1.2 병렬 컴퓨팅 vs. 순차적 컴퓨팅
| 구분 | 순차적 컴퓨팅(Sequential Computing) | 병렬 컴퓨팅(Parallel Computing) |
| 연산 방식 | 한 번에 하나의 연산 실행 | 여러 연산을 동시에 수행 |
| 예제 | 단일 CPU가 순서대로 작업 처리 | 멀티코어 CPU가 동시에 작업 수행 |
| 속도 | 연산 속도가 제한적 | 연산 속도가 빠름 |
| 응용 분야 | 기본적인 컴퓨팅 작업 | 인공지능, 빅데이터 분석, 고성능 연산 |
💡 쉽게 말해:
- 순차적 컴퓨팅: 한 명의 요리사가 요리를 하나씩 순서대로 만드는 방식
- 병렬 컴퓨팅: 여러 요리사가 동시에 재료를 준비하고 요리를 하는 방식
✅ 병렬 컴퓨팅을 활용하면 대규모 연산을 훨씬 빠르게 수행 가능
🔹 2. 병렬 컴퓨팅의 주요 원리
병렬 컴퓨팅은 크게 작업(Task) 분할, 데이터(Data) 분할, 통신(Communication), 동기화(Synchronization) 과정으로 구성됩니다.
✅ 2.1 작업(Task) 분할
- 작업(Task)을 여러 개의 작은 단위로 나누어 각각의 프로세서에서 실행
- 예제: 이미지 처리를 여러 개의 코어에서 동시에 수행
✅ 2.2 데이터(Data) 분할
- 처리해야 할 데이터를 여러 개의 프로세서가 분할하여 처리
- 예제: 행렬 곱셈을 여러 코어에서 나누어 연산
✅ 2.3 통신(Communication)
- 여러 프로세서가 서로 데이터를 교환해야 할 경우, 통신이 필요
- 메시지 전달(Message Passing) 방식과 공유 메모리(Shared Memory) 방식이 있음
✅ 2.4 동기화(Synchronization)
- 여러 프로세서가 동시에 작업을 수행할 때, 실행 순서를 맞추는 과정
- 예제: 여러 프로세서가 동시에 데이터를 업데이트할 때 충돌을 방지
✅ 병렬 컴퓨팅에서는 효율적인 데이터 분할과 동기화가 핵심적인 역할을 함
🔹 3. 병렬 컴퓨팅의 주요 모델
병렬 컴퓨팅은 처리 방식에 따라 다양한 모델로 구분됩니다.
대표적인 병렬 컴퓨팅 모델은 SISD, SIMD, MISD, MIMD 입니다.
✅ 3.1 플린의 분류(Flynn's Taxonomy)
플린(Flynn)은 병렬 컴퓨팅을 명령어(Instruction)와 데이터(Data) 처리 방식에 따라 네 가지 모델로 분류했습니다.
| 구분 | 설명 | 예제 |
| SISD (Single Instruction, Single Data) | 하나의 프로세서가 하나의 명령어와 데이터를 처리 (순차적 컴퓨팅) | 전통적인 CPU |
| SIMD (Single Instruction, Multiple Data) | 하나의 명령어가 여러 데이터에 동시에 적용 | GPU 벡터 연산 |
| MISD (Multiple Instruction, Single Data) | 여러 명령어가 하나의 데이터에 적용 | 암호화 알고리즘 |
| MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) | 여러 프로세서가 서로 다른 명령어와 데이터를 처리 | 멀티코어 CPU |
💡 병렬 컴퓨팅에서는 주로 SIMD(GPU)와 MIMD(멀티코어 프로세서)가 많이 사용됨
✅ MIMD는 일반적인 멀티코어 CPU 구조이며, SIMD는 그래픽 처리에 특화된 GPU에서 사용됨
🔹 4. 병렬 컴퓨팅의 장점과 한계
✅ 4.1 병렬 컴퓨팅의 장점
- 연산 속도 향상 → 여러 프로세서가 동시에 연산을 수행하여 속도가 증가
- 대용량 데이터 처리 가능 → 빅데이터, AI, 머신러닝 등의 대규모 연산 가능
- 효율적인 자원 활용 → 여러 개의 프로세서를 활용하여 시스템 성능 최적화
✅ 4.2 병렬 컴퓨팅의 한계
❌ 동기화(Synchronization) 문제 → 여러 프로세서가 동시에 데이터를 접근할 때 충돌 발생 가능
❌ 병렬 처리 오버헤드 → 프로세서 간 통신 비용 증가로 인해 성능 저하 가능
❌ 일부 문제는 병렬화 어려움 → 직렬 연산이 필요한 작업(예: 재귀 알고리즘)은 병렬화가 어려움
💡 병렬 컴퓨팅이 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아니며, 동기화 및 통신 비용을 고려해야 함
🔹 5. 병렬 컴퓨팅의 활용 사례
병렬 컴퓨팅은 고성능 연산이 필요한 다양한 분야에서 사용됩니다.
활용 분야 설명
| 인공지능(AI) & 머신러닝 | 대량의 데이터 학습을 위해 GPU 병렬 연산 활용 |
| 과학 시뮬레이션 | 날씨 예측, 분자 모델링 등 대규모 연산 수행 |
| 빅데이터 분석 | 수십~수백 테라바이트(TB)의 데이터를 빠르게 분석 |
| 그래픽 처리(GPU 연산) | 3D 렌더링, 영상 처리, 게임 그래픽 연산 |
| 슈퍼컴퓨터 | 기후 변화 분석, 우주 시뮬레이션, 양자 컴퓨팅 |
💡 최신 AI 모델 학습(예: ChatGPT, 딥러닝)은 GPU 기반 병렬 컴퓨팅 없이는 불가능함
✅ 병렬 컴퓨팅은 AI, 빅데이터, 과학 기술, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 산업에서 필수적인 기술
✅ 마무리: 병렬 컴퓨팅의 핵심 정리
- 병렬 컴퓨팅은 여러 프로세서가 동시에 연산을 수행하여 성능을 향상하는 기술
- SISD(순차적), SIMD(GPU), MISD(특수 연산), MIMD(멀티코어) 등 다양한 병렬 모델이 존재
- 병렬 컴퓨팅은 AI, 빅데이터, 과학 연산, 그래픽 처리 등에서 필수적인 기술
- 멀티코어 CPU, GPU, 클러스터 컴퓨팅 등 다양한 병렬 컴퓨팅 시스템이 활용됨