Accumulator (누산기)
개요
- Accumulator(누산기)는 CPU의 내부 레지스터 중 하나로, 산술 및 논리 연산 결과를 저장하는 역할을 한다.
- 간단히 말해, 연산을 수행하고 그 결과를 임시로 저장하는 "작업 공간" 역할을 한다.
- CPU의 핵심 구성 요소이며, 대부분의 산술 연산에 사용된다.
동작 원리
- 데이터 로드: 메모리나 레지스터의 데이터를 누산기로 가져온다.
- 연산 수행: 산술 논리 연산(ALU)을 통해 누산기와 입력 데이터 간의 연산을 수행한다.
- 결과 저장: 연산 결과가 다시 누산기에 저장된다.
- 결과 활용: 필요에 따라 결과를 메모리로 저장하거나 다음 연산의 입력으로 사용한다.
특징
- 간단한 구조: 데이터를 읽고 저장하며, 연산 중간 결과를 유지한다.
- 속도 향상: 연산 결과를 메모리에 저장하지 않고 누산기에 직접 저장함으로써 연산 속도가 빨라진다.
- 제한된 용도: 누산기는 주로 단일 연산 결과를 저장하며, 대규모 데이터 처리는 별도의 메모리 계층과 연동된다.
사용 사례
- 초창기 CPU에서는 누산기가 중심이 되는 Accumulator-based Architecture가 주로 사용되었다.
- 현재 CPU에서는 다양한 범용 레지스터와 함께 누산기가 포함된다.
메모리 계층 (Memory Hierarchy)
개요
- 메모리 계층은 컴퓨터 시스템에서 데이터 저장 및 접근의 속도와 비용을 최적화하기 위해 설계된 계층 구조이다.
- 각 계층은 속도, 용량, 비용에서 균형을 맞추며, 빠른 접근 속도를 필요로 하는 데이터는 상위 계층에, 나머지는 하위 계층에 저장된다.
메모리 계층 구조
- 레지스터 (Registers)
- CPU 내부에 위치한 가장 빠르고 가장 작은 메모리.
- 용도: 연산 중간 결과 저장, 명령어 실행 제어.
- 속도: 매우 빠름 (ns 수준).
- 용량: 매우 적음 (수십 ~ 수백 비트).
- 특징: CPU와 직접 연결, 비용이 높음.
- 캐시 메모리 (Cache Memory)
- CPU와 메인 메모리 사이의 중간 단계로, 자주 사용되는 데이터를 저장.
- 속도: 레지스터보다 느리지만 메인 메모리보다 빠름.
- 구성:
- L1 캐시: CPU 코어 내부에 위치, 매우 빠름.
- L2/L3 캐시: CPU 외부에 위치, 더 큰 용량 제공.
- 특징: 공간이 한정적이며, 데이터 지역성을 활용해 성능 최적화.
- 메인 메모리 (Main Memory, RAM)
- 실행 중인 프로그램과 데이터를 저장.
- 속도: 캐시보다 느림.
- 용량: GB 단위.
- 특징: 프로그램이 실행 중에 CPU가 직접 접근할 수 있는 휘발성 메모리.
- 보조 기억 장치 (Secondary Storage)
- 하드 디스크(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등 비휘발성 저장 장치.
- 속도: RAM보다 훨씬 느림.
- 용량: TB 단위.
- 특징: 데이터를 영구적으로 저장.
- 아카이브 저장소 (Archive Storage)
- 테이프 드라이브, 클라우드 스토리지 등, 데이터 백업 및 보관 용도로 사용.
- 속도: 가장 느림.
- 용량: 대규모 저장.
- 특징: 비용 효율적이지만 접근 속도가 느림.
메모리 계층의 원리
- 속도와 비용의 타협:
- 상위 계층(레지스터, 캐시)은 빠르지만 비용이 비싸고 용량이 작음.
- 하위 계층(보조 기억 장치, 아카이브)은 느리지만 용량이 크고 비용이 저렴함.
- 데이터 지역성(Locality):
- 데이터는 자주 사용될수록 상위 계층에 위치한다.
- 시간 지역성(Temporal Locality): 최근 접근한 데이터가 다시 접근될 가능성이 높음.
- 공간 지역성(Spatial Locality): 특정 주소 근처의 데이터가 자주 접근될 가능성이 높음.
메모리 계층의 설계 목적
- 성능 최적화: CPU와 데이터 간의 병목 현상을 최소화.
- 비용 효율성: 속도와 용량의 균형을 유지하며 시스템 비용을 절감.
- 확장성: 다양한 용도에 따라 적절한 계층 구조 활용.
정리
- Accumulator: CPU의 빠르고 간단한 1비트 연산용 저장 공간.
- 메모리 계층: 레지스터 → 캐시→ RAM → 보조 기억 장치 → 아카이브로 이어지는 계층 구조로, 속도와 비용 효율성을 최적화.
Turning Vision into Reality.