[1일 1로그 100일 완성 IT 지식] 프로세서의 작동

해당 글 <프로세서>에서 요약된 목차

  

1부 - 하드웨어  

 012. 프로세서와 계산기의 다른 점 

 013. 모형 컴퓨터로 더하기 프로그램 만들기 

 014. 프로세서는 무조건 빠른 게 좋을까? 

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프로세서와 계산기의 다른 점 

 

컴퓨터의 두뇌 프로세서는 계산기처럼 사칙연산을 할 수 있는데 초당 수십억 번의 연산을 수행할 수 있어서 고도로 정교한 계산이 가능하다. 또 메모리에서 연산을 수행할 데이터를 가져오거나 연산 결과를 메모리에 저장할 수 있다. 프로세서는 컴퓨터의 나머지 부분을 제어하기도 한다. 버스로 전송되는 신호를 통해 마우스, 키보드, 디스플레이 등 모든 장치에 대한 입력과 출력을 조정한다. 

 

중요한 점은 프로세서가 스스로 결정을 내릴 수 있다는 것이다. '이 수가 저 수보다 큰 지', '이 정보가 저 정보와 동일한지' 비교해서 그 결과에 기초해 무슨 일을 할 지 결정할 수 있다. 프로세서는 계산기와 달리 사람의 개입 없이도 작동할 수 있으므로 스스로 전체 시스템을 운영할 수 있다. 

 

프로세서의 작동 

 

프로세서는 메모리에 들어 있는 명령어들을 실행한다. 프로그램 확장이나 데이터 저장 등 다양한 상황에 따라 명령어 이름이나 위치가 바뀌거나 새로운 명령어가 추가될 수 있다. 

 

프로세서는 명령어 인출, 해석, 실행 사이클을 반복적으로 수행한다. 메모리에서 정보를 가져오고, 명령어가 무슨 일을 하는지 파악한 후 실행한다. 

 

프로세서는 명령어 한 개를 1나노초보다 훨씬 더 짧은 시간 내 수행한다. 그에 반해 메모리는 데이터와 명령어를 인출하는데 10~20나노초 정도 걸린다. 그래서 현대 컴퓨터 아키텍처^[각주:1]는 캐시Cache 라는 고속 메모리를 사용한다. 캐시는 프로세서와 메모리 사이에서 최근  사용된 명령어와 데이터를 저장해두고 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있게 한다. 

 

프로세서는 무조건 빠른 게 좋을까? 

 

컴퓨터 설계자들은 프로세서가 더 빨리 작동하도록 만들기 위해 여러 아키텍처 기법을 동원한다. 기존 프로세서가 명령어를 한 번에 한 개 씩 처리하는데 비해 파이프라이닝 기법은 하나의 명령어가 실행되는 도중에 다른 명령어 실행을 시작하는 식으로 동시에 여러 개의 명령어를 실행한다. 또는 다수의 명령어를 병렬적으로 실행하거나 순서를 바꿔 실행하기도 한다.

 

프로세서 여러 개가 동시에 작업하도록 하는 기법도 있다. 노트북이나 핸드폰에서 표준으로 사용되는 기술로, 단일 집적회로 칩에 여러 개의 프로세서 코어를 담거나 두 개 이상의 칩을 넣는다. 개별 프로세서는 더 빨라지지 않지만 더 많은 코어는 실질적인 연산 속도를 증가시킨다. 

 

데스크톱, 노트북, 휴대전화, 태블릿 PC 등 여러 곳에서 쓰이고 있는 프로세서는 환경 별로 다르게 작동할 수 있어 속도 비교에 의미가 없다. 어떤 프로세서는 명령어가 세 개 필요한 반면 다른 프로세서는 두 개의 명령어만 필요하고 또 다른 프로세서는 단일 명령어로 작업을 처리한다. 기기 크기, 무게, 전력에 제약이 있는 경우 전력 소모를 낮추고자 빠른 속도를 포기하며, 전력이 배터리에서 공급되는지 아닌지에 따라 속도를 조정하기도 한다. 일부 프로세서는 고속 코어와 저속 코어의 조합으로 구성되어 코어 유형별로 서로 다른 작업을 처리한다. 

 

이렇듯 프로세서는 다양한 조건에 따라 속도를 조정한다. 

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Read me seconds.

 

프로세서 성능 발전의 현주소 

 

 지난 10월 애플은 자체 설계 프로세서인 M3를 공개하며 현재 가장 진보한 개인 컴퓨터용 칩이라고 밝혔다. M3가 탑재된 제품의 CPU와 GPU는 이전 세대 M1에 비해 절반의 전력으로 더 나은 성능을 보인다. 동일 제품을 비교했을 때 M3를 탑재한 애플 아이맥의 작업 처리 속도는 인텔 기반 아이맥보다 약 2.5배 빠르다. 

M3는 3나노미터 반도체 미세공정을 기반으로 한다. 나노 공정은 반도체를 만들기 위해 필요한 원재료인 웨이퍼 위에 새긴 회로의 선폭을 뜻한다. 회로의 선폭이 좁을수록 트랜지스터와 같이 반도체를 구성하는 반도체 소자를 더 많이 넣을 수 있어 성능을 높일 수 있다. 트랜지스터가 집약될수록 전력 효율도 향상되어 배터리 수명이 늘어난다.

AI 관련 기능이 강화된 점도 특징이다. M3는 M1에 비해 뉴럴 엔진^[각주:2]의 속도가 60% 향상됐다. 

 

기기 자체에서 AI 기능을 구현하는 기술인 온디바이스 AI^[각주:3]는 현재 반도체 제조업체들이 주목하고 있는 분야로, 그에 따라 NPU(Neural Processing Unit) 성능 개선이 공격적으로 이루어지고 있다. 

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참고자료 

1. 위키백과, 《명령어 파이프라인》
2. 임경업, "애플 對 인텔, CPU 전쟁", 조선일보, 2023.11.09.
3. 윤정환, "기술 뉴스의 ‘나노 공정’, 무슨 의미일까", ETNEWS, 2023.02.24.
4. "애플, 마침내 'A.I.' ", AI타임스, 2023.11.05.
5. 애플 뉴스룸, "Apple unveils M3, M3 Pro, and M3 Max, the most advanced chips for a personal computer", 2023.10.30.
6. Levent Bulusan, "Apple’s M3 Chip and Its Revolutionary Impact on AI Platforms (ChatGPT-4 & Midjourney)", 미디움, 2023.10.31.

용어 설명

1. 컴퓨터 아키텍처 : 프로세서 설계와 더불어 프로세서와 컴퓨터 나머지 부분 간의 연결 방식 설계를 다루는 분야 [본문으로]
2. 뉴럴 엔진 : NPU(Neural Processing Unit)의 한 종류로, AI의 핵심인 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 연산에 최적화된 프로세서 [본문으로]
3. 온디바이스 AI : 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 클라우드로 연결해 연산을 수행하는 기존 AI 서비스 대신 디바이스 자체에서 AI 기능을 구현하는 기술이다. 클라우드 연결이 필요 없어 빠른 작업이 가능하고 인터넷 연결에서 자유롭다. [본문으로]