[📪정보] [컴퓨터 입문 칼럼] 4. 하드웨어, 동적계획법

솔직히 이번 편은 딱딱한 느낌이 든다. 그리고 분량이 많다. 한 귀로 듣고 한 귀로 흘려버려도 뭐...

I. 컴퓨터 하드웨어 구성

(1) SOC(System/Software On a Chip)

비유하자면 우리의 뇌와 같은 존재다. CPU, GPU, NPU, RAM, ROM 등의 부품들이 통합되어 칩 하나에 담겨있는 것. 주로 모바일 장치에 사용된다.

(2) CPU(Central Processing Unit, 중앙 처리 장치)

비유하자면 우리의 대뇌와 같은 존재다. 기억, 해석, 연산, 제어 등 4대 주요 기능을 관할한다. 즉, 프로그래밍언어를 통한 명령을 해석하고, 데이터를 연산하여 처리하는 등의 역할을 한다. CPU가 없으면 컴퓨터가 아예 돌아가지 않을 정도로 중요하다.

제어 장치(Control Unit; CU), 연산 장치(Arithmetic and Logical Unit; ALU), 레지스터로 구성된다. 레지스터는 임시 기억 장소로서 메모리(Memory, 컴퓨터 안의 저장기능을 갖고 있는 것)의 일종이다.

성능을 평가할 때는 클럭, 코어, 캐시(Cache)메모리 등을 본다...만 여기서는 설명하지 않겠다.

cf) 그리고 실생활에서 많이 보이는 거라 한 가지 언급하자면, x86과 x64 중에서 x64가 더 좋은 거다. x86은 32bit짜리인데 인텔(회사 이름이다) 쪽의 관례상 그렇게 쓴 거고 x64는 그냥 64bit짜리이기 때문.

(3) GPU, 그래픽 카드, GPGPU

* GPU(Graphics Processing Unit): 이름 그대로 컴퓨터 그래픽을 처리해주는 장치다. 예를 들면 게임 그래픽이라든가 창이라든가, 시각적인 것을 담당한다. 사실 CPU를 써도 안 될 거는 없다만 이런 쪽에 특화하여 쓸 수 있도록 GPU를 만든 것이다. 그래픽 카드를 구성하는 가장 중요한 핵심 요소이다.

* 그래픽 카드: 그러면 그래픽 카드라는 게 무엇이냐? CPU의 명령하에 이루어지는 그래픽 작업을 전문적으로 빠르게 처리하고 디지털 신호를 영상 신호로 바꿔 모니터로 전송하는 장치...라고 나무위키에서 정의하고 있다. 역시 나무위키가 편하다.

* GPGPU(General-Purpose computing on GPU): CPU가 맡았던 연산을 GPU에도 사용해 연산 속도를 향상시키는 기술. 특정 계산은 GPU가 CPU보다 빠른 경우도 있다.

(4) ROM vs RAM

주기억장치(Main Memory)의 일종.

ROM(Read-Only Memory)은 기록된 정보가 전원유지와 상관없이 계속 기억되는 장치로 비휘발성 메모리의 일종이며, RAM(Random Access Memory)은 전원이 차단되면 내용이 지워지는 휘발성 메모리다.

RAM은 SRAM(Static RAM)과 DRAM(Dynamic RAM)으로 나뉘는데, SRAM은 전원이 공급되는 한 내용을 그대로 가지고 있는 RAM이며, DRAM은 주기적인 재충전이 필요하다. 또 SRAM이 속도가 더 빠르다. 근데 비용과 집적도 등의 문제 때문에 우리는 보통 DRAM을 쓰고 실생활에서도 보통 RAM이라고 하면 DRAM을 의미한다.

아 물론 ROM도 매우 중요하다. 근데 분량 문제로 구체적인 설명은 스킵한다.

(5) SSD vs HDD

보조기억장치(Auxiliary Storage Unit)의 일종.

HDD(Hard Disk Drive)와 SSD(Solid State Drive). 흔히 '하드 디스크'라고 말하는 게 HDD. HDD를 많이들 쓰다가 최근 SSD가 본격적으로 등장해서 많이 쓰이고 있다. HDD의 단점들을 많이 커버해주지만 비싼 게 흠.

II. 동적 계획법(Dynamic Programming; DP)

2편에서 소개했던 알고리즘 설계 기법의 일종이다. 예시로 가져왔다고 보면 되겠다. 나무위키의 설명을 쉽게 가공해서 가져왔다.

쉽게 말하면, 주어진 문제를 잘게 쪼개서 부분 문제를 만들고, 규칙을 찾아 점화식을 만들어서, 부분 문제의 풀이를 활용해 주어진 문제를 푸는 것이다.

예를 하나 들어보자.

가로 열 칸, 세로 열 칸. 총 100칸이 있는 미로를 생각해보라.

(0,0)에서 출발해서 (9,9)까지 가야 하는데 오른쪽/위쪽으로 1칸씩만 움직일 수 있다.

그런데 각 칸마다 통행료가 있다고 치자. (1,1)은 2달러, (3,4)는 5달러... 이런 식으로.

통행료의 최솟값을 구하기 위해 모든 경우의 수를 다 따지고 있으면 뭐... 답이 없다.

반면 동적 계획법을 사용하면, 부분 문제들의 답을 먼저 구해놓는다. 예를 들어 (1,1)까지 갈 때 통행료의 최솟값 같은 거.

그리고 그것을 활용해 문제를 풀면 스피드가 확연히 빨라진다. 중복 계산을 피할 수 있으니까.

III. 1~4편 결산

형광펜 칠한 부분 정도의 개념은 소개했다고 생각한다.

물론 이 칼럼은 입문칼럼이니 개념들을 대충 넘겨버린 부분도 많고 (사실 제대로 소개한 게 없는 것 같다), 하나하나가 깊이 들어가면 많게는 전공서 하나 분량이기는 하지만, 컴퓨터공학이 무엇인지 알고 뉴스에 나오는 용어들을 이해할 수 있는 정도의 지식만 쌓아도 나에게도, 특갤러들에게도 도움이 되리라 생각한다.

은근히 DRAM이라든가 SSD라든가... 뉴스에 많이 나오니 개념이라도 알아두면 좋을 것이다.

5편부터는 인공지능, 딥러닝, 인공신경망 등의 개념으로 들어간다. 이쪽은 1~4편처럼 맛만 보고 넘어가는 게 아니라 개념들을 깊이 알아볼 생각이다.

[📪정보] [컴퓨터 입문 칼럼] 4. 하드웨어, 동적계획법

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