컴퓨터 성능

3. 성능 측정

컴퓨터 성능 측정 기준은 다음을 포함한다.^[11]

• 가용성
• 반응 시간
• 용량
• 레이턴시
• 완료 시간
• 서비스 시간
• 대역폭
• 스루풋
• 상대 효율
• 비례 축소 가능
• 속도 향상

3. 1. 기술적 정의와 비기술적 정의

• 다른 시스템 또는 변경 전후의 동일한 시스템과 비교
• 절대적인 측면 (예: 계약 의무 이행)

3. 2. 소프트웨어 품질 측면

4. 성능 공학

성능 공학은 시스템 개발 수명 주기의 모든 단계에서 적용되는 역할, 기술, 활동, 실습, 도구 및 결과물을 포괄하며, 솔루션이 성능 요구 사항을 충족하도록 설계, 구현 및 운영 지원되도록 보장한다.

성능 공학은 다양한 유형의 성능 간의 상충 관계를 지속적으로 다룬다. 때때로 CPU 설계자는 제시된 성능의 측면 중 하나를 개선하여 다른 영역에서 CPU의 성능을 희생하지 않고 전반적인 성능이 향상된 CPU를 만들 수 있는 방법을 찾을 수 있다. 예를 들어 더 좋고 빠른 트랜지스터로 CPU를 제작하는 것이다.

그러나 때로는 한 가지 유형의 성능을 극단적으로 밀어붙이면 다른 중요한 측면이 희생되어 칩의 클럭 속도와 같이 인상적인 숫자를 얻게 되어 CPU의 전반적인 성능이 저하될 수 있다 (메가헤르츠 신화 참조).

4. 1. 응용 프로그램 성능 공학

5. 성능 관련 요소

컴퓨터 성능은 다양한 요소에 의해 결정되며, 사용 목적과 환경에 따라 중요하게 고려해야 할 요소가 달라진다. 주요 성능 지표는 다음과 같다.

• 가용성: 시스템을 얼마나 안정적으로 사용할 수 있는지를 나타내는 지표이다. 다운 타임이 적을수록 가용성이 높다.
• 응답 시간: 사용자의 요청에 시스템이 얼마나 빠르게 반응하는지를 나타내는 지표이다. 인간과 컴퓨터 상호 작용에서 중요한 요소이다.
• 처리 속도: CPU가 얼마나 빠르게 연산을 처리하는지를 나타내는 지표이다. 일반적으로 작동 주파수(클럭)로 표시되지만, 메가헤르츠 신화에서 알 수 있듯이 절대적인 성능 지표는 아니다.
• 채널 용량: 통신 채널을 통해 안정적으로 전송할 수 있는 정보량의 상한선이다. 클로드 섀넌의 정보 이론에 의해 정의된다.
• 지연 시간: 어떤 작업의 원인과 결과 사이에 발생하는 시간 지연을 의미한다. 통신, 운영 체제 스케줄링 등 다양한 요인에 의해 발생한다.
• 대역폭: 컴퓨터 네트워크에서 사용 가능한 데이터 통신 자원의 비트 전송률을 나타낸다.
• 처리량: 특정 시간 동안 처리할 수 있는 작업량을 의미한다. 통신 네트워크에서는 대역폭 소비량과 관련이 있다.
• 확장성: 시스템이 증가하는 작업량을 얼마나 잘 처리할 수 있는지를 나타내는 능력이다.
• 전력 소비: 컴퓨터가 사용하는 전력량으로, 특히 배터리를 사용하는 모바일 시스템에서 중요하다.
• 와트당 성능: 전력 소비 대비 성능을 나타내는 지표로, 병렬 컴퓨팅 환경에서 중요하게 고려된다.
• 압축률: 데이터 압축을 통해 자원 사용량을 얼마나 줄일 수 있는지를 나타내는 지표이다.
• 크기와 무게: 모바일 시스템에서 중요한 성능 요소이다.
• 환경 영향: 컴퓨터가 환경에 미치는 영향을 나타내는 지표로, 생태 발자국 최소화가 중요하다.
• 트랜지스터 수: 집적 회로의 복잡성을 나타내는 척도이다.

5. 1. 가용성 (Availability)

5. 2. 응답 시간 (Response Time)

• 서비스 시간 - 요청된 작업을 수행하는 데 걸리는 시간.
• 대기 시간 - 실행되기 전에 앞서 대기 중인 요청을 기다려야 하는 시간.
• 전송 시간 - 작업을 수행하는 컴퓨터로 요청을 이동하고 응답을 요청자에게 다시 보내는 데 걸리는 시간.

5. 3. 처리 속도 (Processing Speed)

5. 4. 채널 용량 (Channel Capacity)

5. 5. 지연 시간 (Latency)

5. 6. 대역폭 (Bandwidth)

5. 7. 처리량 (Throughput)

5. 8. 확장성 (Scalability)

5. 9. 전력 소비 (Power Consumption)

5. 9. 1. 와트당 성능 (Performance per watt)

5. 10. 압축률 (Compression Ratio)

5. 11. 크기와 무게 (Size and Weight)

5. 12. 환경 영향 (Environmental Impact)

5. 13. 트랜지스터 수 (Transistor Count)

6. 성능 튜닝

성능 튜닝은 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 이는 일반적으로 컴퓨터 응용 프로그램에 해당하지만, 경제 시장, 관료 기구 또는 기타 복잡한 시스템에도 동일한 방법을 적용할 수 있다.^[11] 이러한 활동의 동기를 성능 문제라고 하며, 이는 실제이거나 예상될 수 있다. 대부분의 시스템은 증가된 부하에 대해 어느 정도 성능 저하로 반응할 것이다. 시스템이 더 높은 부하를 수용하는 능력을 확장성이라고 하며, 더 높은 부하를 처리하도록 시스템을 수정하는 것은 성능 튜닝과 동의어이다.

체계적인 튜닝은 다음 단계를 따른다.

1. 문제를 평가하고 허용 가능한 동작을 분류하는 숫자 값을 설정한다.

2. 수정하기 전에 시스템의 성능을 측정한다.

3. 성능 향상에 중요한 시스템의 부분을 식별한다. 이를 병목 현상이라고 한다.

4. 병목 현상을 제거하기 위해 시스템의 해당 부분을 수정한다.

5. 수정 후 시스템의 성능을 측정한다.

6. 수정으로 성능이 향상되면 이를 채택한다. 수정으로 성능이 저하되면 원래대로 되돌린다.

7. 벤치마크 (Benchmarks)

컴퓨터의 모든 성능 측면을 테스트하는 프로그램이 매우 많기 때문에, 벤치마크가 개발되었다.^[11]

가장 유명한 벤치마크는 Standard Performance Evaluation Corporation(SPEC)에서 개발한 SPECint 및 SPECfp 벤치마크와 EEMBC(Embedded Microprocessor Benchmark Consortium)에서 개발한 인증 마크 벤치마크이다.

8. 소프트웨어 성능 테스트

소프트웨어 공학에서 성능 테스트는 특정 워크로드(작업량)에서 시스템의 응답성과 안정성이 어떻게 작동하는지 확인하는 것이다. 또한 확장성, 신뢰성, 자원 사용량 등 시스템의 다른 품질 속성도 조사, 측정, 검증한다.^[11]

성능 테스트는 성능 엔지니어링의 하위 집합이며, 시스템 구현, 설계, 아키텍처에 성능을 구축하려는 컴퓨터 과학 분야이다.

8. 1. 프로파일링 (Profiling)

9. 체감 성능 (Perceived Performance)

컴퓨터 공학에서 체감 성능은 소프트웨어 기능이 작업을 수행하는 것처럼 보이는 속도를 말한다. 이 개념은 주로 사용자 수용 측면에 적용된다.

애플리케이션이 시작되거나 파일을 다운로드하는 데 걸리는 시간은 시작 화면(스플래시 화면 참조) 또는 파일 진행 대화 상자를 표시한다고 해서 더 빨라지지 않는다. 그러나 이는 몇 가지 인간의 요구 사항을 충족한다. 사용자에게 더 빠르게 보일 뿐만 아니라 시스템이 요청을 처리하고 있음을 알리는 시각적 신호를 제공한다.

대부분의 경우 실제 성능을 높이면 체감 성능이 향상되지만, 물리적 제약으로 인해 실제 성능을 높일 수 없는 경우 체감 성능을 높이기 위한 기술을 사용할 수 있다.^[11]

10. 성능 방정식 (Performance Equation)

특정 벤치마크 프로그램을 실행하는 데 필요한 총 시간('''t''')은 다음 공식으로 나타낼 수 있다.^[9]

:'''$t=\backslash tfrac\{NC\}\{f\}$'''

또는

:'''$P=\backslash tfrac\{If\}\{N\}$'''^[9]

여기서

• $P\; =\; \backslash frac\{1\}\{t\}$는 실행 시간 측면에서 "성능"을 나타낸다.
• $N$은 실제로 실행된 명령어 수(명령어 경로 길이)이다. 코드 밀도는 '''N'''에 큰 영향을 미친다. '''N'''의 값은 명령어 집합 시뮬레이터를 사용하여 '''정확하게''' 결정하거나 (사용 가능한 경우) 추정할 수 있다. 추정은 입력 변수의 추정 또는 실제 빈도 분포와 HLL 컴파일러에서 생성된 기계어를 검사하여 부분적으로 이루어진다. HLL 소스 코드 줄 수로는 결정할 수 없다. N은 동일한 프로세서에서 실행되는 다른 프로세스의 영향을 받지 않는다. 여기서 중요한 점은 일반적으로 하드웨어는 실행된 프로그램에 대한 N 값을 추적하지 않거나 (적어도 쉽게 사용할 수 있도록 하지 않음)한다는 것이다. 따라서 이 값은 명령어 집합 시뮬레이션을 통해서만 정확하게 결정할 수 있으며, 이는 거의 사용되지 않는다.
• $f$는 초당 사이클 수의 클럭 주파수이다.
• $C\; =\; \backslash frac\{1\}\{I\}$는 이 벤치마크의 평균 사이클 당 명령어(CPI)이다.
• $I\; =\; \backslash frac\{1\}\{C\}$는 이 벤치마크의 평균 사이클 당 명령어 수(IPC)이다.

참조

_[1] 서적 Computer Performance Analysis with Mathematica Academic Press
_[2] 간행물 Measuring Program Similarity: Experiments with SPEC CPU Benchmark Suites
_[3] 서적 The Every Computer Performance Book, Chapter 3: Useful laws CreateSpace 2013
_[4] 웹사이트 Channel capacity http://www.cs.ucl.ac[...]
_[5] 웹사이트 Signals look like noise! http://www.st-andrew[...]
_[6] 서적 Elements of Information Theory John Wiley & Sons, New York
_[7] 웹사이트 EEMBC -- the Embedded Microprocessor Benchmark Consortium http://www.eembc.org[...] 2009-01-21
_[8] 논문 The Next-Generation SC-7 RISC Spaceflight Computer https://digitalcommo[...]
_[9] 웹사이트 The Incredible Shrinking CPU http://www.realworld[...] 2004
_[10] 논문 Brainiacs, Speed Demons, and Farewell https://www.rose-hul[...]
_[11] 웹사이트 http://citeseerx.ist[...]