현대 컴퓨팅 환경에서는 성능을 극대화하기 위해 병렬 처리가 필수적이다. 병렬 처리는 여러 작업을 동시에 실행하여 실행 속도를 높이며, 대규모 데이터 처리, 실시간 응답성 요구 사항을 충족하는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 병렬 처리에는 자원 경합과 동기화 문제 같은 도전 과제가 존재한다. 이 글에서는 병렬 처리의 기본 원리와 프로세스 및 스레드 간의 경합을 해결하는 방법을 탐구한다.
병렬 처리란 무엇인가?
정의와 개념
병렬 처리는 여러 작업을 동시에 수행하는 기법으로, CPU의 멀티코어 환경을 활용하여 작업을 분리하고 동시 실행한다.
병렬 처리의 주요 목표
- 실행 시간 단축: 여러 작업을 동시에 실행하여 처리 속도 향상.
- 자원 효율화: CPU와 메모리를 최대한 활용.
- 확장성: 대규모 작업에서 성능 유지.
프로세스와 스레드의 개념
프로세스(Process)
- 운영체제가 실행하는 독립적인 프로그램 단위.
- 고유의 메모리 공간과 자원을 가짐.
스레드(Thread)
- 프로세스 내에서 실행되는 작업 단위.
- 동일한 메모리 공간을 공유하며 경량화된 프로세스라고도 불림.
프로세스와 스레드의 비교
| 특징 | 프로세스 | 스레드 |
|---|---|---|
| 메모리 | 독립적 | 공유 |
| 자원 할당 | 무겁다 | 가볍다 |
| 동기화 | 간단 | 어렵다 (동기화 필요) |
| 병렬 처리 | 독립적으로 실행 가능 | 같은 메모리를 사용하여 빠름 |
병렬 처리에서 발생하는 경합 문제
자원 경합이란?
여러 프로세스나 스레드가 동일한 자원을 동시에 사용하려 할 때 발생하는 문제다. 이는 데이터 불일치와 성능 저하를 초래할 수 있다.
주요 경합 문제
- 공유 데이터 문제: 여러 스레드가 동시에 데이터를 읽거나 수정.
- 데드락(Deadlock): 두 프로세스가 서로의 자원을 기다리며 멈춤.
- 경쟁 조건(Race Condition): 작업 순서에 따라 결과가 달라지는 문제.
경합 문제 해결을 위한 동기화 기법
1. 뮤텍스(Mutex)
뮤텍스는 한 번에 하나의 스레드만 자원에 접근할 수 있도록 제한하는 기법이다.
예제: 뮤텍스를 사용한 스레드 동기화
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
pthread_mutex_t lock;
void* thread_function(void* arg) {
pthread_mutex_lock(&lock);
printf("스레드 %d: 자원을 사용 중\n", *(int*)arg);
pthread_mutex_unlock(&lock);
return NULL;
}
int main() {
pthread_t threads[2];
pthread_mutex_init(&lock, NULL);
int thread_ids[2] = {1, 2};
for (int i = 0; i < 2; i++) {
pthread_create(&threads[i], NULL, thread_function, &thread_ids[i]);
}
for (int i = 0; i < 2; i++) {
pthread_join(threads[i], NULL);
}
pthread_mutex_destroy(&lock);
return 0;
}
2. 세마포어(Semaphore)
세마포어는 특정 자원에 접근할 수 있는 스레드 수를 제한한다.
예제: 세마포어를 사용한 동기화
#include <semaphore.h>
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
sem_t semaphore;
void* thread_function(void* arg) {
sem_wait(&semaphore);
printf("스레드 %d: 작업 수행 중\n", *(int*)arg);
sem_post(&semaphore);
return NULL;
}
int main() {
pthread_t threads[3];
sem_init(&semaphore, 0, 2);
int thread_ids[3] = {1, 2, 3};
for (int i = 0; i < 3; i++) {
pthread_create(&threads[i], NULL, thread_function, &thread_ids[i]);
}
for (int i = 0; i < 3; i++) {
pthread_join(threads[i], NULL);
}
sem_destroy(&semaphore);
return 0;
}
3. 조건 변수(Condition Variable)
조건 변수는 특정 조건이 충족될 때까지 스레드를 대기 상태로 유지한다.
병렬 처리의 성능 최적화 전략
1. 작업 분할
작업을 독립적인 단위로 분할하여 병렬로 실행할 수 있도록 설계.
예제: 병렬 작업 분할
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 100; i++) {
process_data(i);
}
2. 데이터 로컬리티(Locality)
데이터 접근 패턴을 최적화하여 캐시 적중률을 높인다.
3. 비동기 처리
I/O 작업을 비동기적으로 처리하여 CPU 유휴 시간을 줄인다.
병렬 처리의 실제 사례
1. 웹 서버
병렬 처리를 통해 다수의 사용자 요청을 동시에 처리.
2. 머신러닝
대규모 데이터 세트를 병렬로 학습하여 처리 시간 단축.
3. 게임 엔진
물리 연산과 그래픽 렌더링을 병렬로 처리하여 높은 FPS 유지.
병렬 처리의 미래
병렬 처리 기술은 멀티코어 프로세서와 GPU의 발전으로 더욱 중요해지고 있다. 향후에는 병렬 처리와 비동기 기술이 더 밀접하게 결합되어 실시간 데이터 처리와 대규모 시스템에서 핵심 역할을 할 것이다.
