[컴퓨터구조] 1-(1) 서론

💡 컴퓨터 구조 분야의 8가지 위대한 아이디어

1. 무어의 법칙(Moore's Law)을 고려한 설계

 - Intel 창립자 중 한 명인 Gordon Moore의 1965년 예측에서 유래함

 - 반도체 발전에 관한 예측

 - 24개월마다 칩에 집적되는 소자의 수가 2배가 된다

 

2. 설계를 단순화하는 추상화(Abstraction)

 - Moore의 법칙에 따라 자원의 수가 급격히 증가함에 따라 설계 시간이 길어지는 것을 방지하기 위해 생산성을 높이는 기술을 개발

 - 하드웨어와 소프트웨어의 생산성을 높이는 핵심 기술 -> 여러 수준에서 설계를 명시하는 추상화(Abstraction) 사용

 - 하위 수준의 상세한 사항을 안 보이게 함으로써 상위 수준 모델을 단순화

* 컴퓨터 시스템에서의 Abstraction Level  - Application software : high-level language(HLL)로 씀  - System software     컴파일러(compiler) : HLL code를 machine code(assembly code)로 변환     운영체제(operating system, system service code)                     : Handling input/output, Managing memory and storage, Scheduling tasks & sharing resources  - Hardware : 프로세서, 메모리, I/O 컨트롤러

* Levels of Program Code - Language translation에서의 추상화  - High-level language : 문제 영역에 가까운 추상화 단계, 생산성(productivity) 및 휴대성(portability) 제공  - Assembly language : 명령어(instruction)를 문자로 표시  - Hardware representation : 이진수(bit) 사용, 명령어와 데이터가 암호화되어있음, ISA(instruction set architecture)

3. 자주 생기는 일을 빠르게(common case fast)

 - 드물게 생기는 일을 최적화하는 것보다 성능 개선에 도움이 됨

 

4. 병렬성(parallelism)을 통한 성능개선

 

5. 파이프라이닝(pipelining)을 통한 성능 개선

 - 병렬성의 특별한 형태

 

6. 예측(prediction)을 통한 성능 개선

 - 예측을 잘못해서 이를 복구하는 비용이 비싸지 않고 예측이 성공할 확률이 비교적 높은 경우, 예측을 해서 미리 일을 수행하는 것이 평균적으로 빠른 경우가 종종 있음

 

7. 메모리 계층구조(hierarchy of memories)

 - 메모리의 속도가 성능을 좌우하고, 메모리의 크기가 풀 수 있는 문제의 크기를 제한하며, 메모리 가격이 오늘날 컴퓨터 가격에서 차지하는 비중이 높음 -> 이렇게 상충되는 요구를 메모리 계층구조로 해결

 - 최상위 계층에는 비트다 가격이 제일 비싸지만 작고 빠른 메모리를 사용, 최하위 계층에는 느리지만 크고 비트당 가격이 제일 싼 메모리를 사용

  cf. 캐시 사용 -> 최상위 계층만큼 빠르고 최하위 계층만큼 크면서 싼 메모리가 있는 것처럼 보이게 할 수 있음

 

8. 여유분을 통한 신용도(dependability) 개선

 - 장애를 감지하고 장애가 난 소자를 대치할 수 있도록 여유분을 준비 -> 컴퓨터의 신용도를 개선할 수 있음