[컴퓨터 고르는 법] 2. CPU 구조 & 성능 보는법

CPU 구조 & 성능 보는법

사진출처 : https://www.engadget.com/2016/05/31/intel-debuts-its-first-10-core-cpu-the-core-i7-extreme-edition/

1. 클럭

  컴퓨터가 연산을 하는데 있어 사용하는 방법은 0 또는 1을 판단하는 과정을 필요에 맞게 구성해서 해나가는 것 입니다. 컴퓨터는 펄스라고 부르는 아주 짧은 신호를 통해서 이러한 연산을 해나갑니다. 따라서 이 신호가 얼마나 빠르게 많이 발생하느냐에 따라서 컴퓨터의 속도가 빨라질 수 있습니다.

  클럭의 단위는 hz(헤르츠)를 사용합니다. 헤르츠는 1초에 몇 번이나 신호를 발생 시키는지를 나타내는 단위입니다. 예를 들어서 CPU 클럭이 2.7Ghz라고 하면 위에서 말씀드린 신호가 1초에 2.7G(2,700,000,000)번 발생한다는 것 입니다.

  클럭이 빠를 수록 연산 과정이 빠르기 때문에 클럭수를 높일 수록 좋겠지만, 어느정도 이상 클럭을 높이게 되면 그것으로 얻을 수 있는 것 보다 전력 소모나 발열이 심해지기 때문에 다른 기술들로 성능을 개선하게 됩니다.

2. 공정

사진출처 : http://www.kbench.com/?q=node/94097

  아키텍쳐라고도 부르는 공정은 말 그대로 CPU 회로를 어떤 공정 과정으로 만들었는지 나타냅니다. 칩이라는 제한된 공간 내에 회로를 만들어야 하는데 회로 안에 있는 라인 간에 간격이 좁다면 전류가 흘러야하는 이동거리도 줄어들게 될 뿐만아니라 더 많은 회로를 넣을 수가 있는 것입니다.

  초창기 개인용 컴퓨터를 부를 때 286, 386, 팬티엄 이런 용어들이 공정을 의미하는 것 입니다. 이후에 사용되고 있는 공정은 2011년 32nm(나노미터)의 샌디브리지, 2013년 22nm의 하스웰 등이 있습니다. 최근에 출시된 모델들은 14nm의 공정으로 출시가 되고 있습니다.

3. 캐시

사진출처 : http://arkainoh.blogspot.com/2016/10/memory.hierarchy.and.register.file.html

  "1. 컴퓨터 구성"편에서 RAM의 역할이 계산을 할 때 계산과정을 적어둘 연습장 같은 역할이라고 소개했습니다. 캐시메모리는 CPU안에 있는 연습장이라고 생각하시면 됩니다. CPU 안에 공간이 있어서 어떤 계산을 할 때 램까지 거쳐서 데이터를 가지고 오고 연산을 하고 내보내고 하는 과정을 CPU 내부에서 쉽게 할 수 있습니다. 쉽게 설명하면 캐시메모리의 공간이 작은 CPU는 구구단 정도 계산을 암산으로 풀어간다면 이 공간이 크면 3자리수 숫자 곱하기도 암산으로 해결할 수 있는 것 입니다.

  캐시메모리에도 L1, L2, L3캐쉬가 있는데 숫자가 작을 수록 CPU에 가까워서 훨씬 더 빨리 접근해서 사용할 수 있는 공간입니다. 하지만 가까운 곳일 수록 많은 용량을 확보하기가 어렵고 멀어질 수록 확보하기가 쉬워집니다.

4. 코어

사진출처 : http://it.donga.com/25257/

  컴퓨터 제품을 소개할 때 듀얼코어, 쿼드코어라는 용어를 붙여서 많이들 이야기 하는데요. 코어는 CPU역할을 하는 회로를 하나의 칩 안에 몇 개나 집적했느냐를 나타냅니다. CPU공간 안에 더 빠른 클럭 더 많은 회로를 집적하려다 보니 발열 뿐만 아니라 간단한 연산에서 효율성이 떨어지는 문제도 발생했습니다.

  그래서 비교적 낮은 클럭을 가진 CPU 여러 개를 한 개의 칩에 넣어 하나의 코어만 쓰기도 하고 필요할 때는 여러 개의 코어를 모두 사용하여 연산을 합니다.

  최근에는 듀얼코어(2개), 쿼드코어(4개)를 넘어 핵사코어(6개), 옥타코어(8개), 데카코어(10개), 도데카코어(12개) 등이 있고 코어가 72개인 제품도 출시가 되고 있습니다.

5. 쓰레드

  코어가 물리적으로 CPU를 늘려서 효율성을 개선했다면 쓰레드는 이것을 소프트웨어로 해결하는 것 입니다. 기본적으로는 코어들을 최대한 활용하려는 것으로 소프트웨어를 통해서 한 개의 코어를 두 개 이상인 것처럼 병렬로 사용합니다.

  두 개 이상의 기능도 구현을 하고 있지만 복잡한 계산을 한 개의 코어만 상용해서 연산 한다던지 간단한 연산임에도 여러 개의 코어가 서로 계산하려고 해서 연산이 느려지는 현상이 발생하기도 하기 때문에 주로 두 개로 활용을 하고 있습니다.

 

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