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Amdahl's Law
병렬처리 프로그램에서, 프로세서(CPU 또는 Core)의 수를 추가하더라도, 추가한 프로세서의 비율만큼 성능이 더 향상되는 것이 아니고, 프로세서를 추가 할지라도 일정한 지점에서 성능이 더 이상 향상이 되지 않는다. 컴퓨터 시스템의 CPU, 메모리, 파일시스템중 어떤부분을 개선해서 개선된 부분을 통해 전체 시스템의 성능 향상을 이룰 수 있는가를 계산하기 위해 고안된 공식. 전체 시스템의 실질 성능을 향시키기 위해서, 시스템의 어떤 부분을 개선해야 하는지를 예측할 수 있으며, 이는 컴퓨터 프로그램에도 동일하게 적용된다.
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Array Processor
vector processor 참고
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Co-Processor
주(主) 프로세서 (CPU)의 기능을 추가 또는 보충해주는 역할을 하는 보조 프로세서다. 이 보조 프로세서가 하는 작업은 부동소수점 산술, 그래픽스, 신호처리, 문자열 처리, 암호화 또는 주변장치들과 I/O 인터페이스들이 있다. 프로세서 집약적인 작업의 부하를 주 프로세서로 부터 보조 프로세서에게 떠넘기면서 시스템의 성능을 가속화 할 수 있다.
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coarse-grained parallelism
거친 입도 (粒度) 병렬성(coarse-grained parallelism)에서 한개의 프로그램을 규모가 큰 태스크들로 나눈다. 그래서 매우 큰 연산량이 프로세서 내부에서 발생한다. 어떤 태스크들이 대량의 데이타를 처리하고 있는 반면 다른 태스크들이 가동하지 않고 있을 때는 부하의 불 균형의 결과를 가져온다. 더욱이 거친 입도 (粒度) 병렬성은 한개의 프로세서 내에서 순차적으로 대부분의 연산이 수행되기 때문에 그 프로그램 내에서 병렬성을 활용하는데는 실패한다. 이 형태의 병렬성의 장점은 통신과 동기화의 부담이 낮다는 것이다. Me
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CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) NVIDIA사에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼과 API 모델로서, GPU를 범용 목적으로 사용하기 위해서 CUDA 플랫폼은 GPU의 가상 명령 집합과 병렬 연산 인자에 직접 접근한다. C, C++와 Fortran과같은 프로그램 언어를 함께 사용할수 있게 설계되어있다.
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Distributed Memory
Distributed Memory (분산 메모리) 분산메모리는공유 메모리와 비교되는 용어로서, 각자의 프로세서 또는 노드가 자기 자신의 메모리를 가지고 있는 다중 프로세서 (multi-processor)환경에서 사용된다.
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Embarrassing(ly) Massively Parallel
응용프로그램들은 부가작업(subtask)들이 일초에 얼마나 자주 동기화하거나 통신을 할 필요가 있느냐에 따라서 분류되어진다. 만약 부가작업(subtask)들이 일초에 수많은 동기화 또는 통신을 할때 정교한 병렬화 (fine-grained parallelism), 동기화 또는 통신의 빈도가 낮을때 정교하지 않은 병렬화 (coarse-grained parallelism)라고 한다. 후자 처럼 동기화 또는 통신이 거의 필요가 없느경우를 Embarrassing(ly) Massively Parallel라고 한다.
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fine-grained parallelism
정밀 입도 (粒度) 병렬성(fine-grained parallelism) 한개의 프로그램에서 작은 태스크들로 매우 많이 나눠서, 이 태스크들을 많은 프로세서들에게 각각 할당한다. 병렬 태스크와 관계한 업무양은 적고, 업무가 프로세서들간에 골고루 분배된다. 그래서 정밀 입도 (粒度) 병렬성은 부하 균등화 (load balancing)를 용이하게 한다.
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FLOPS
FLOPS (Floating points Operations Per Second) 일초에 부동소숫점 연산을 얼마 만큼하는가를 나타내는 단위로 HPC (High Performance Computing)에서 주로 사용된다.
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Flynn's Taxonomy
Michael J. Flynn에의해서 1966년에 저안된 컴퓨터 구조의 분류. 프로세서와 기능들을 설계하는 도구로 사용된다. 병렬 CPU가 급부상됨에 따라, 다중프로그래밍 전후 관계가 분류 시스템의 확장을 위해 발전한다.
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