CPU(Central Processing Unit)

ㅍCPU는 정보를 읽어 들이고, 해석하고, 실행하는 부품으로 컴퓨터의 핵심 부품이다. CPU에는 산술논리연산장치(ALU), 제어 장치(CU), 레지스터가 있다.

2026.04.19 - [CS공부/컴퓨터 구조] - 컴퓨터가 이해하는 정보와 핵심 부품

 

레지스터(Register)

레지스터는 CPU 안에 있는 작은 임시 저장장치이다. 다양한 레지스터들이 있고, 각기 다른 이름과 역할을 가진다.

CPU가 공통적으로 포함하고 있는 대표적인 주요 레지스터

1. 프로그램 카운터(PC, Program Counter)

메모리에서 다음으로 읽어 들일 명령어의 주소를 저장한다. 프로그램 카운터를 명령어 포인터라고 부르는 CPU도 있다.

• 일반적으로 프로그램 카운터는 1씩 증가한다. 다음으로 읽어 들일 메모리 주소가 1씩 증가하는 것과 같다.
• 프로그램 카운터 값이 1씩 증가하며 실행되기 때문에 메모리에 저장된 프로그램이 순차적으로 실행될 수 있는 것이다.
• 다만, 조건문이나 리턴문을 실행하는 경우 프로그램 카운터 값이 임의의 위치로 변경되기도 한다.

2. 명령어 레지스터(IR, Instruction Register)

해석할 명령어, 즉 메모리에서 방금 읽어 들인 명령어를 저장하는 레지스터이다.

CPU 내의 제어장치는 명령어 레지스터 속 명령어를 해석한 뒤 ALU에게 연산하도록 시키거나, 다른 부품으로 제어 신호를 보내 해당 부품 작동시킨다.

 

3. 범용 레지스터

다양하고 일반적인 상황에서 자유롭게 사용할 수 있는 레지스터로, 데이터와 명령어, 주소 모두를 저장할 수 있다.

CPU 안에는 여러 개의 범용 레지스터들이 있다.

 

4. 플래그 레지스터

연산의 결과 혹은 CPU 상태에 대한 부가 정보인 플래그 값을 저장하는 레지스터이다.

플래그: CPU가 명령어를 처리하는 과정에서 반드시 참조해야 할 상태 정보를 의미하는 비트

 

[대표적인 플래그 종류]

종류	설명	사용 예시
부호 플래그	연산 결과의 부호	1이면 연산 결과는 음수, 0이면 연산 결과는 양수
제로 플래그	연산 결과가 0인지의 여부	플래그 값이 1일 경우 연산 결과 0, 플래그 값이 0일 경우의 연산 결과는 0이 아님
캐리 플래그	올림수나 빌림수가 발생했는지의 여부	1일 경우 연산 결과에 올림수나 빌림수 발생, 0일 경우 발생 X
오버플로우 플래그	오버플로우 발생여부	1일 경우 오버플로우 발생, 0일 경우 발생 X
인터럽트 플래그	인터럽트가 가능한지의 여부	1일 경우 인터럽트 가능함을 의미, 0일 경우 인터럽트 불가능함 의미
슈퍼바이저 플래그	커널 모드로 실행 중인지, 사용자 모드로 실행 중인지의 여부	1일 경우 커널 모드로 실행 중임을 의미, 0일 경우 사용자 모드로 실행 중임을 의미

 

5. 스택 포인터

메모리에는 실행 중인 프로그램들이 적재되어 있으며, 실행 중인 각 프로그램들은 스택과 같은 형태로 사용 가능한 주소 공간을 하나 이상 가지고 있다.

스택 포인터는 메모리 내 스택 영역의 최상단 스택 데이터 위치를 가리키는 특별한 레지스터이다. 즉, 마지막으로 스택에 저장된 데이터의 위치를 가리키는 레지스터이자, 스택이 채워진 정도를 나타내는 레지스터이다.

 

예를 들어, CPU에 있는 스택 포인터는 '스택 데이터 3'이 저장된 공간을 가리키고 있다. 만약 이 스택에서 데이터 꺼낸다면 가장 꼭대기에 있는 '스택 데이터 3'을 꺼내고, 스택 포인터는 '스택 데이터 2'가 저장된 주소를 가리키게 된다.

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인터럽트

인터럽트는 CPU의 작업을 방해하는 신호를 의미하며, 크게 동기 인터럽트와 비동기 인터럽트로 나뉜다.

• 동기 인터럽트: CPU에 의해 발생하는 인터럽트로, CPU가 프로그래밍 오류와 같은 예외적인 상황을 마주쳤을 때 발생하는 인터럽트이다. (동기 인터럽트는 예외라고도 부른다.)
• 비동기 인터럽트: 입출력장치에 의해 발생하는 인터럽트로, 알림의 역할을 하며 아래와 같이 활용된다.
  - CPU가 프린터와 같은 입출력장치에게 입출력 작업을 부탁하고, 작업을 끝낸 입출력장치가 CPU에게 완료 알림(인터럽트)을 보낸다.
  - 키보드, 마우스와 같은 입출력장치에게 어떤 입력을 받아들였을 때, 이를 처리하기 위해 CPU에게 입력 알림(인터럽트)을 보낸다.

비동기 인터럽트(하드웨어 인터럽트)

CPU는 효율적으로 명령어를 처리하기 위해 하드웨어 인터럽트를 사용한다.

입출력장치의 속도는 CPU에 비해 현저히 느리기 때문에 CPU는 입출력 작업의 결과를 바로 받을 수 없다. 만약 하드웨어 인터럽트를 사용하지 않는다면 CPU는 프린터가 언제 프린트를 끝낼지 모르기 때문에 주기적으로 프린터의 완료 여부를 확인해야 한다.

이러한 상황처럼 작업 완료 여부를 계속해서 확인하는 것을 폴링 기법이라고 부른다.

폴링(Polling): 입출력장치의 상태가 어떤지, 처리할 데이터가 있는지 주기적으로 확인하는 것

 

그렇기 때문에 하드웨어 인터럽트를 사용하면 CPU는 작업이 끝나기를 마냥 기다릴 필요 없이 프린트가 진행되는 동안 다른 작업을 처리할 수 있다. 즉, 입출력 완료 여부를 확인하기 위한 CPU 사이클 낭비를 최소화하고, 효율적으로 명령어를 처리할 수 있도록 돕는다.

 

[CPU가 하드웨어 인터럽트를 처리하는 순서]

1. 입출력장치는 CPU에게 인터럽트 요청 신호를 보낸다.
   - 인터럽트는 CPU의 정상적인 실행 흐름을 끊는 것이기 때문에 인터럽트하기 전에 CPU에게 인터럽트의 가능 여부를 확인해야 한다. 이를 위한 신호를 인터럽트 요청 신호라고 한다.
2. CPU는 실행 사이클 종료 후, 명령어를 인출하기 전에 항상 인터럽트 여부를 확인한다.
3. CPU는 인터럽트 요청을 확인하고, 인터럽트 플래그를 통해 현재 인터럽트를 받아들일 수 있는지 여부를 확인한다.
   - CPU가 인터럽트 요청 수용하기 위해서 플래그 레지스터의 인터럽트 플래그가 활성화되어 있어야 한다. 만약 인터럽트 플래그가 불가능으로 설정되어 있다면 CPU는 인터럽트 요청이 오더라도 해당 요청을 무시한다.
   - 인터럽트 플래그가 불가능으로 설정되어 있더라도 무시할 수 없는 인터럽트 요청이 있다. 정전과 하드웨어 고장으로 인한 인터럽트처럼 무시할 수 없는 인터럽트를 말한다.
4. 인터럽트를 받아들일 수 있다면 CPU가 지금까지의 작업을 백업한다.
   - 인터럽트 요청을 받기 직전까지 CPU가 수행하고 있었던 일은 인터럽트 서비스 루틴이 끝나면 되돌아와서 마저 수행되어야 할 작업들을 백업해 두는데, 프로그램 카운터 값 등 현재 프로그램을 재개하기 위해 필요한 모든 내용을 메모리 내 스택에 백업한다.
5. CPU는 인터럽트 벡터를 참조해 인터럽트 서비스 루틴을 실행한다.
   - 백업한 후, 인터럽트 서비스 루틴의 시작 주소가 위치한 곳으로 프로그램 카운터 값을 갱신시키고 인터럽트 서비스 루틴을 실행한다.
   - 인터럽트 서비스 루틴은 인터럽트를 처리하기 위한 프로그램으로, 인터럽트 핸들러라고도 부른다.
6. 인터럽트 서비스 루틴 실행이 끝나면 4에서 백업해 둔 작업을 복구해 실행을 재개한다.

인터럽트 서비스 루틴(ISR, Interrupt Service Routine)

인터럽트 서비스 루틴은 어떤 인터럽트가 발생했을 때 해당 인터럽트를 어떻게 처리하고 작동해야 할지에 대한 정보로 이루어진 프로그램이다.

즉, CPU가 인터럽트를 처리한다는 말은 인터럽트 서비스 루틴을 실행하고, 본래 수행하던 작업으로 다시 되돌아온다는 말과 같다.

• 인터럽트 서비스 루틴도 프로그램 카운터를 비롯한 레지스터들을 사용하면서 실행된다.

인터럽트 동작 과정

① 정상적으로 작업 진행

② 인터럽트 발생

③ 인터럽트 서비스 루틴으로 점프

④ 인터럽트 서비스 루틴 실행

⑤ 기존 작업으로 리턴

⑥ 기존 작업 수행 재개

 

입출력장치마다 인터럽트를 처리하기 위한 동작이 다르므로 입출력장치마다 각기 다른 인터럽트 서비스 루틴을 가지고 있다. 즉, 메모리에는 여러 개의 인터럽트 서비스 루틴들이 저장되어 있고, 이들 하나 하나가 인터럽트가 발생할 때 어떻게 행동해야 할지 알려주는 프로그램이다.

이때, CPU가 수많은 인터럽트 서비스 루틴들을 구분하기 위해서 인터럽트 벡터를 이용한다. 인터럽트 벡터는 인터럽트 서비스 루틴을 식별하기 위한 정보로, CPU는 하드웨어 인터럽트 요청을 보낸 대상으로부터 버스를 통해 인터럽트 벡터를 전달받는다.

인터럽트 벡터는 인터럽트 서비스 루틴의 시작 주소를 포함하고 있기 때문에 CPU는 인터럽트 벡터를 통해 처음부터 특정 인터럽트 서비스 루틴을 실행할 수 있다.

동기 인터럽트(예외)

동기 인터럽트 종류에는 폴트, 트랩, 중단, 소프트웨어 인터럽트 등이 있다. CPU는 예외가 발생하면 하던 일을 중단하고 해당 예외를 처리한다. 그리고 예외를 처리하고 나면 다시 본래 하던 작업으로 되돌아와 실행을 재개한다.

• 폴트(fault): 예외를 처리한 직후에 예외가 발생한 명령어부터 실행을 재개하는 예외이다.
  - CPU가 명령어를 실행하려고 할 때, 명령어 실행을 위해 꼭 필요한 데이터가 메모리가 아닌 보조기억장치에 저장되어있는 경우, CPU는 폴트를 발생시키고 보조기억장치로부터 필요한 데이터를 메모리로 가져와 저장한다.
  - CPU는 필요한 데이터를 보조기억장치로부터 메모리로 가져왔으므로 폴트가 발생한 그 명령어부터 실행해 나간다.
• 트랩(trap): 예외를 처리한 직후에 예외가 발생한 명령어의 다음 명령어부터 실행을 재개하는 예외이다.
  - 대표적으로 디버깅의 브레이크 포인트가 트랩의 유형으로, 특정 코드가 실행되는 순간에 프로그램을 멈추고, 디버깅이 끝나면 트랩이 발생한 그 다음 명령어부터 실행한다.
• 중단(abort): CPU가 실행 중인 프로그램을 강제로 중단시킬 수 밖에 없는 심각한 오류를 발견했을 때 발생하는 예외이다.
• 소프트웨어 인터럽트: 시스템 콜이 발생했을 때 발생하는 예외이다.

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CPU 성능 향상을 위한 설계

클럭 속도

클럭(clock): 컴퓨터의 부품을 일사분란하게 움직일 수 있게 하는 시간의 단위로, 헤르츠(Hz) 단위로 측정된다.(클럭 속도는 CPU의 속도 단위로 간주되기도 한다.)

- 1초에 100번 반복되는 CPU가 있다면, 이 CPU의 클럭 속도는 100Hz이다.

- 클럭 속도가 높아지면 CPU는 명령어 사이클을 더 빠르게 반복하고 다른 부품들도 더 빠르게 작동하지만, 필요 이상으로 클럭 속도를 높이면 컴퓨터 발열이 심해질 수 있다. 그렇기 때문에 클럭 속도를 높이는 것만으로 CPU 성능을 높이는 데 한계가 있다.

멀티코어와 멀티스레드

코어(core): CPU 내에서 명령어를 읽어 들이고, 해석하고, 실행하는 부품으로, CPU 안에는 코어 여러 개가 존재할 수 있다.

- CPU에 코어가 8개라고 명시되어 있다면, CPU 내부에서 명령어를 읽어 들이고, 해석하고, 실행하는 부품이 8개라는 뜻이다.

멀티코어 CPU(=멀티코어 프로세서): 여러 개의 코어를 포함하고 있는 CPU

- 싱글코어(코어 1개), 듀얼코어(코어 2개), 트리플코어(코어 3개), 쿼드코어(코어 4개) 등

 

스레드(thread): 사전적 의미는 '실행 흐름의 단위'이다.

- 스레드는 CPU에서 사용하는 하드웨어적인 스레드와 프로그래밍 언어 및 운영체제에서 사용하는 소프트웨어적인 스레드로 나뉜다.

하드웨어 스레드: 하나의 코어가 동시에 처리하는 명령어의 단위로, '하나의 코어로 여러 명령어를 동시에 처리하는 CPU'를 멀티스레드 프로세서 혹은 멀티스레드 CPU라고 한다.

ex) 코어가 1개이고 코어 당 하나의 명령어만 처리한다면, 1코어 1스레드 CPU이고, 코어가 2개이고 한 번에 4개의 명령어 처리한다면, 2코어 4스레드 CPU이다.

소프트웨어 스레드: 하나의 프로그램에서 독립적으로 실행되는 단위로, 메모리에 적재된 해당 프로그램을 구성하는 여러 부분이 동시에 실행될 수 있다는 의미이다.

하드웨어 스레드는 '병렬성'을 구현하기 위한 물리적인 실행 단위에 가깝고, 소프트웨어 스레드는 '동시성'을 구현하기 위한 논리적인 실행 단위에 가깝다.

하드웨어 스레드와 소프트웨어 스레드의 차이

하드웨어 스레드는 물리적 CPU 또는 코어를 말하며, CPU 코어는 원칙적으로 한 번에 1개의 쓰레드만 처리할 수 있다.
- 6코어 12스레드는 6개의 코어에서 12개의 스레드가 병렬적으로 실행될 수 있다.(시분할 기법: CPU의 물리적 코어 하나가 마치 여러 개인 것처럼 작동하게 하여, 주어진 시간을 분할해 여러 스레드를 번갈아 처리하는 기술)

소프트웨어 스레드는 응용 프로그램이 갖는 최소 작업 단위로, 시스템 자원 한도 내에서 계속해서 만들어 낼 수 있다.
- 소프트웨어 스레드가 많다고 해서 그것을 병렬적으로 실행할 수 있는 건 아니다. 또한 물리적 CPU를 초과할 수 없다.

병렬성(parallelism): 작업을 물리적으로 동시에 처리하는 성질로, 같은 시점에 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 것을 뜻한다.

동시성(concurrency): 동시에 작업을 처리하는 것처럼 보이는 성질
- CPU가 빠르게 작업을 번걸아 가며 처리할 경우, 사용자의 눈에는 마치 여러 작업이 동시에 처리되고 있는 것처럼 보이지만, 물리적으로는 같은 시점에 여러 작업이 동시에 처리되고 있는 건 아니다.

병렬성과 동시성

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파이프라이닝을 통한 명령어 병렬 처리

명령어 병렬 처리 기법(ILP, Instruction-Level Parallelism): 여러 명령어를 동시에 처리해 CPU를 한시도 쉬지 않고 작동시킴으로써 CPU의 성능을 높이는 기법으로, 대표적인 기술은 명령어 파이프라이닝이다.

명령어 파이프라이닝: 명령어들을 명령어 파이프라인에 넣고 동시에 처리하는 기법

 

[하나의 명령어가 처리되는 과정]

1. 명령어 인출
2. 명렁어 해석
3. 명령어 실행
4. 결과 저장

같은 단계가 겹치지 않는다면 CPU가 각각의 단계를 동시에 실행할 수 있다. 즉, CPU는 하나의 명령어가 인출되는 동안 다른 명령어를 실행할 수 있고, 하나의 명령어가 실행되는 동안 연산의 결과를 저장할 수 있다.

명령어 파이프라이닝

 

CPU가 이해하고 실행하는 명령어 집합 중 명령어 파이프라이닝을 비롯한 병렬 처리에 유리한 명령어 집합이 있고, 불리한 명령어 집합이있다.

• 명령어 집합 유형으로 CISC와 RISC가 있는데, CISC 기반 CPU로는 인텔의 x86, x86-64 CPU가 있고, RISC 기반 CPU로는 애플의 M1 CPU가 있다.
  - CISC(Complex Instruction Set Computer): 다채로운 기능을 지원하는 복잡한 명령어들로 구성된 명령어 집한으로, 적은 수의 명령어로도 프로그램 실행할 수 있다.
  - RISC(Reduced Instruction Set Computer): CISC와 달리 짧고 규격화된 명령어로, 되도록이면 1클럭 내외로 실행되는 명령어를 지향한다.
  
  CISC는 활용하는 명령어가 많기 때문에 크기 및 실행되기 까지의 시간이 일정하지 않고. 하나의 명령어 실행에 여러 클럭 주기가 필요하다. 즉, 파이프라이닝에 비효율적일 수 있다.
  반면, RISC는 CISC에 비해 크기가 규격화되어 있고, 하나의 명령어가 1클럭 내외로 실행되기 때문에 파이프라이닝에 최적화되어 있다.

파이프라이닝이 CPU 성능 향상에 실패하는 경우(= 파이프라인 위험)

1. 데이터 위험: 명령어 간의 데이터 의존성에 의해 발생한다.

- 어떤 명령어들은 동시에 처리할 수 없고, 이전 명령어를 끝까지 실행해야만 비로소 실행할 수 있다. 즉, 의존성이 있는 두 명령어를 겹쳐서 실행하면 파이프라인이 제대로 작동하지 않을 수 있다.

2. 제어 위험: 프로그램 카운터의 갑작스러운 변화
- JUMP, COMDITIONAL JUMP, 인터럽트 등으로 인해 프로그램 실행 흐름이 바뀌어 명령어가 실행되면서 프로그램 카운터 값에 갑작스러운 변화가 생기면 미리 인출하거나 해석 중인 명령어들은 쓸모 없어지게 된다,

3. 구조적 위험(= 자원위험): 명령어들을 겹쳐 실행하는 과정에서 서로 다른 명령어가 동시에 ALU, 레지스터 등 같은 CPU 부품을 사용하는 경우 발생한다.

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GPU(Graphic Processing Unit)

그래픽 처리 장치로, 대량의 그래픽 연산을 처리하는 장치이다. 최근 GPU의 연산 가능 범위는 CPU의 연산 범위까지 확대되어 딥러닝 연산, 가상화폐 채굴 등 다양한 분야에 대한 연산이 가능해졌다.

 

• GPU의 개별 코어의 성능은 CPU의 코어보다 떨어지지만, 수백 개에서 많게는 수천 개의 코어가 포함되어 있다. 이는 병렬 처리에 용이하다는 장점이 있다.

병렬처리(parallel processing): 여러 개로 쪼개진 문제를 나눈 뒤, 각 코어에서 처리하는 연산 방식
- 어떠한 크고 복잡한 문제를 → 쉽고 간단한 여러 문제로 쪼갠 뒤 → 쉽고 간단한 문제를 처리할 수 있는 수단을 동시에 동원해 빠르게 문제를 해결하는 방식이다.

 

• GPU는 자체적으로 캐시 메모리를 갖추고 있고, 많게는 수십 기가바이트에 이르는 메모리도 가지고 있다.

GPU는 CPU를 완전히 대체할 수 없다. GPU 개별 코어는 CPU 코어에 비해 성능이 좋지 않고, 속도도 느리고, 크기도 작고, CPU처럼 복잡한 기능을 제공하지 않는다.

그렇기 때문에 GPU 단독으로 운영체제 실행하거나 코어 내에서 복잡한 명령어 병렬 처리를 수행하는 등의 다양한 작업을 할 수 없다.

또한, CPU가 메모리 접근을 가급적 최소화하는 것을 목표로 하는 것과 다르게 GPU는 메모리의 대역폭을 넓혀 최대한 많은 코어가 많은 작업을 받아 처리하는 것을 목표로 한다.

 

GPU는 주로 산술 연산과 같이 단순한 연산을 빠르게, 병렬적으로 수행하기 위한 장치이고, CPU는 범용적인 연산을 수행하기 위한 장치이다.

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참고 사이트

이것이 취업을 위한 컴퓨터 과학이다.

이것이 취업을 위한 컴퓨터 과학이다 with CS 기술 면접 | 강민철 - 교보문고

 

하드웨어 스레드 vs 소프트웨어 스레드

하드웨어 스레드와 소프트웨어 스레드 차이