Top 38 캐시 메모리 Best 31 Answer

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속도가 빠른 장치와 느린 장치에서 속도 차이에 따른 병목 현상을 줄이기 위한 메모리를 말한다. CPU가 주기억장치에서 저장된 데이터를 읽어올 때, 자주 사용하는 데이터를 캐시 메모리에 저장한 뒤, 다음에 이용할 때 주기억장치가 아닌 캐시 메모리에서 먼저 가져오면서 속도를 향상시킨다.

CPU 캐시메모리 5분 완벽 설명 – [高지식] 거니

캐시 메모리(Cache Memory) | 👨🏻‍💻 Tech Interview

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캐시 메모리(Cache Memory) | 👨🏻‍💻 Tech Interview

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1.2.2. 캐시 메모리 (Cache Memory) 개념, 기법 - IT 기술 노트 — 1.2.2. 캐시 메모리 (Cache Memory) 개념, 기법 – IT 기술 노트

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Most searched keywords: Whether you are looking for 캐시 메모리(cache memory)의 개요 정리 캐시 메모리(cache memory)는 CPU와 메모리의 속도 차이로 인한 병목 현상을 완화하기 위해 사용한다. 캐시메모리는 메모리와 CPU 사이에 위치해 … CPU는 빠르고, 메모리는 느리다. 두 장치의 속도차로 인한 비효율을 보완하기 위해 사용하는 것이 바로 캐시 메모리! 자주 쓰는 데이터를 캐시 메모리에 저장해 메모리에 접근하는 횟수를 줄인다. 캐시 메모리란?..
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1.2.2. 캐시 메모리 (Cache Memory) 개념, 기법

Cache Memory는 메인 메모리와 CPU간의 데이터 속도 향상을 위한 중간 버퍼 역할을 하는 CPU내 또는 외에 존재하는 메모리이다. 전체 시스템의 성능의 개선을 시킬 수 있는 메모리이다.

캐시는 종종 듣게 된다. 캐시 된 거 아니야? 라는 말을 하기도 하고, 캐시 되어 있어서 빠른거야 라는 말을 하기도 한다. 캐시는 잠시 저장해둔다는 의미이고 기능이다.

캐시 메모리라고 하면 실제 메모리와 CPU 사이에서 빠르게 전달을 위해서 미리 데이터들을 저장해두는 좀더 빠른 메모리이다. 네트워크에서 캐시는 로컬에 파일을 미리 받아놓고, 그 내용을 보거나 웹서버에서도 매번 로딩을 해야 하는 파일들을 미리 로딩해두고, 응답을 주기도 한다. 데이터 베이스를 매번 확인해야 하는것도 캐시서버를 이용한다면 빠른 응답을 해줄 수 있다.

캐시의 원리를 이용한 캐시 서버를 활용하여 CDN같은 서비스도 할 수 있다. CDN은 컨텐츠를 딜리버리 해주는 서버이다. 아주 먼곳에 있는 파일을 매번 가져와야 한다면 네트워크 구간이 멀어서 실패율도 있고, 전송 속도가 느리고, 오래 걸릴 수 있다. 이를 자주 쓰는 파일들을 가까운 지역의 서버에 올려 놓는다. 그렇게 되면 빠른 접근이 가능해진다. 캐시라는 개념은 동일하며, 그것을 컴퓨터 내부에서 쓰느냐 웹서버와 클라이언트 사이에서 쓰느냐, 네트워크에서 파일을 전송시도 다양하게 사용이 가능하다. 데이터를 고속으로 엑세스 할 수 있다는 장점이 있다. 치명적인 단점도 있다. 특성을 알고 사용하기 때문에 단점이라고 말할 수 없지만, 캐시 서버 또는 캐시 메모리 등 캐시가 붙은 기능에 저장된 데이터는 지워질 수 있다는 것을 전제로 한다. 영구적 메모리 공간이 아니다. 언제든 지워질 수 있고, 그것을 당연시 생각하고 프로그램 또는 서버를 개발해야 한다. 그리고 캐시는 되도록 빈도수가 높은 것들 위주로 데이터량이 많지 않은 것이 좋다. 캐시메모리 서버 등 캐시가 붙은 장치는 비싸다. 물론 상대적으로 말이다. 그래서 이곳에 모든 데이터를 넣고, 서비스를 할 생각은 말아야 한다.

데이터의 임시 보관소 Cache Memory ‘Cache’라는 의미는 보관이나 저장의 의미이다. Cache Memory라 하면 이러한 역할을 하는 물리적 장치 즉 메모리를 말한다. CPU와 메인 메모리 사이에 존재한다고 말할 수 있는데, CPU내에 존재할 수도 있고 역할이나 성능에 따라서는 CPU밖에 존재할 수도 있다. 빠른 CPU의 처리속도와 상대적으로 느린 메인 메모리에서의 속도의 차이를 극복하는 중간 버퍼 역할을 한다. 쉽게 표현하면 CPU는 빠르게 일을 진행하고 있는데, 메모리에서 데이터를 가져오고 가져가는데 느려서 중간에 미리 CPU에 전달될 데이터를 들고 서 있는 형태라고 말할 수 있다.

Cache Memory의 성능 Cache 크기 Cache Memory의 Size의 크기가 크면 Hit율과 반비례 관계 인출 방식 (Fetch Algorithm) 요구 인출(Demand Fetch) : 필요 시 요구하여 인출하는 방식 선 인출(Pre-Fetch) : 예상되는 데이터를 미리 인출하는 방식 쓰기 정책 (Write Policy) Write-Through : 주기억 장치와 캐시에 동시에 쓰는 방식 Write-Back : 데이터 변경만 캐시에 기록 교체(Replace) 알고리즘 Cache Miss 발생시 기존 메모리와 교체하는 방식 FIFO, LRU, LFU, Random, Optimal Belady’s MIN(향후 가장 참조 되지 않을 블록을 교체)

사상(Mapping) 기법 주기억장치의 블록을 적재할 캐시 내의 위치를 지정하는 방법 직접 사상, 완전 연관 사상, 집합 연관 사상 Cache Memory는 메인 메모리의 일정 블록 사이즈의 데이터를 담아 두었다가 CPU에게 워드 사이즈 만큼의 데이터를 전송하게 된다. 이때 이 사이즈들이 캐시의 성능에 영향을 미치게 된다. 블록사이즈나 워드 사이즈가 상대적으로 크다면 그만큼 Cache의 Hit률이 높아지기 때문이다.

CPU에서 필요로 하는 데이터가 캐시 메모리에 있어서 참고할 수 있느냐는 것이 Cache Memory의 성능이 된다. 이때 CPU가 필요한 데이터가 Cache Memory 내에 들어와 있으면 ‘Cache Hit’라 하고 접근하고자 하는 데이터가 없을 경우를 ‘Cache Miss’라 한다. 이러한 원하는 데이터가 있을 수도 있고 없을 수도 있는데, 이때 원하는 데이터가 Cache에 있을 확률을 ‘Hit Ratio’라 한다.

Cache Memory의 지역성(Locality) CPU에서 명령어를 수행하면서 매번 Cache Memory 를 참조하게 되는데, 이때 Hit률이 지역성을 갖는다. 지역성(Locality Of Reference) 이라는 것은 프로세스들이 기억장치 내의 정보를 균일하게 액세스하는 것이 아니라 어느 순간에 특정부분을 집중적으로 참조하는 것을 말한다. 지역성은 메모리의 위치와 접근 시간에 따라서 공간적, 시간적인 특성을 보인다.

1) Cache Memory의 공간적 지역성(Locality) 공간적 지역성(spatial locality of reference)이라는 것은 한 번 참조한 메모리의 옆에 있는 메모리를 다시 참조하게 되는 성질을 말한다. 프로그램에 대해서 접해본 사람들은 배열(Array)라는 개념에 대해서 이해할 것이다. 이 Array는 일정한 메모리 공간을 순차적으로 할당받아 사용하는 것인데, 공간할당을 연속적으로 받게 된다. 이 연속적으로 받게 된 메모리를 사용되질 때 연속적으로 사용되질 가능성이 높다. C 프로그램 언어에서 예를 들면 int a[10] 이라고 선언을 한다면 프로그램 중간에서 a[0]사용 후 인접한 a[1]사용될 확률이 높다는 것이다.

2) Cache Memory의 시간적 지역성(Locality) 시간적 지역성(temporal locality of reference)이란 한 번 참조된 주소의 내용은 곧 다음에 다시 참조된다는 특성을 말한다. 시간적 지역성의 대표적인 예는 반복문(for, while)을 연상해볼 수 있다. 반복문을 수행하면 특정 메모리값으로 선언된 부분을 반복하여서 접근하게 된다. 이렇게 방금 전에 접근했던 메모리를 다시 참고하게 될 확률이 높아지는 것이 시간적 지역성이다. 지역성의 특성은 블록 사이즈의 크기와 연관이 있다. 블록 사이즈가 커지면 캐시의 Hit율도 올라간다. 그렇다고 해서 무작정 블록 사이즈를 키우는 것만으로는 그 효율성을 높일 수는 없다. 이에 따라 몇 가지 요소를 고려하여 설계해야 한다. 설계의 목표는 Hit율을 높이고 최소의 시간에 데이터를 전달 하는 것이다. Hit 실패시에 다음 동작을 처리하는데 있어서 시간을 최소화하는 것이 중요하며 데이터의 일관성 유지해서 이에 따른 오버헤드 최소화해야 한다.

Cache Memory의 쓰기 정책 CPU에서 메모리에 읽기 요청을 하게 되면 먼저 캐시에 그 해당 데이터가 있는 확인한다. 이 과정에서 그 데이터가 있는 경우 Hit했다고 하여 그 해당 데이터를 가져오게 된다. 이 Hit를 위해서 언제 어떤 방식으로 어떤 데이터를 Cache Memory에 적재해둘 것인가 가 Hit 율을 좌우하고 성능의 관심사가 된다. 이를 위해서 Write Throught, Write Back 정책이 주로 사용 된다.

1) Write Through 정책 프로세서에서 메모리에 쓰기 요청을 할 때마다 캐시의 내용과 메인 메모리의 내용을 같이 바꾸는 방식이다. 이 방식은 구조가 단순하다는 장점을 가지고 있지만 데이터에 대한 쓰기 요청을 할 때마다 항상 메인 메모리에 접근해야 하므로 캐시에 의한 접근 시간의 개선이 없어지게 되며, 따라서 쓰기 시의 접근 시간은 주 메모리의 접근 시간과 같게 되는 단점을 가지게 된다. 하지만 실제 프로그램에서 메모리 참조 시 쓰기에 대한 작업은 통계적으로 10~15%에 불과하며 따라서 그 구조가 단순하고, 메모리와 캐시의 데이터를 동일하게 유지하는 데 별도의 신경을 쓰지 않아도 되므로 많이 사용되는 방식이다.

2) Write Back 정책 이 방식은 CPU에서 메모리에 대한 쓰기 작업 요청 시 캐시에서만 쓰기 작업을 하고 그 변경 사실을 확인할 수 있는 표시를 하여 놓은 후 캐시로부터 해당 블록의 내용이 제거될 때 그 블록을 메인 메모리에 복사함으로써 메인 메모리와 캐시의 내용을 동일하게 유지하는 방식이다. 이 방식은 동일한 블록 내에 여러 번 쓰기를 실행하는 경우 캐시에만 여러 번 쓰기를 하고 메인 메모리에는 한 번만 쓰게 되므로 이 경우에 매우 효율적으로 동작하게 된다.

정 책 Write-Through 쓰기 동작 시 Cache Memory와 메인 메모리에 동일 내용을 동시에 쓰는 방식 Cache와 메모리의 내용이 항상 일치하며 구성 방법이 단순 Write-Back 데이터 변경은 Cache에서만 발생하고, Data 블록 교체시에 변경된 블록에 대해서만 메모리에서 갱신 구성방법이 복잡

Cache Memory의 주소 매핑 방식 캐시 메모리는 실제 메인 메모리에 비해 그 크기가 매우 작아서 메인 메모리와의 1:1 매칭되는 동일한 주소 체계를 가질 수 없다. 그래서 메인 메모리와의 다른 형태의 주소 매핑 방식을 사용하고 있다. 일반적으로 direct mapping, associative mapping, set associative mapping과 같은 방법이 있다.

1) 직접 매핑 (direct mapping) 이 매핑 방식은 메인 메모리를 일정한 크기의 블록으로 나누고 각각의 블록을 캐시의 정해진 위치에 매핑하는 방식으로 세 가지 매핑 방법 중 가장 간단하며 구현도 가장 쉬운 방식이다. 예를 들어 16MByte의 메인 메모리를 가지는 시스템에 대하여 64KByte의 캐시 메모리가 있다고 가정하면 직접 매핑 방식은 다음과 같다. 우선 전체의 메인 메모리에 대하여 캐시 사이즈 단위로 나누게 되고 이렇게 나뉘어진 각각의 블록들에 대하여 태그(Tag) 값을 매기게 된다. 즉, 아래의 예의 경우 64KByte의 캐시 사이즈를 가지므로 64KByte 단위로 블록을 나누고, 각각의 블록들은 하나의 태그 값으로 나타내게 되므로 메인 메모리 주소 0~0x00FFFF까지는 태그 값 00, 메인 메모리 주소 0x010000~ 0x01FFFF까지는 태그 값 01과 같은 식이 되는 것이다.

2) 어소시에이티브 매핑 (associative mapping) 직접 매핑이 동일한 라인 번호의 주소를 매핑할 수 없다는 단점은 캐시의 성능을 매우 저하시킬 수 있으며 이에 대한 개선으로 캐시의 태그 필드를 확장하여 캐시의 어떤 라인과도 무관하게 매핑 시킬 수 있는 매핑 방법이 바로 어소시에이티브 매핑(associative mapping) 방식이다.

3) 셋 어소시에이티브 매핑 (set associative mapping) 어소시에이티브 매핑 방식이 어떤 주소든지 동시에 매핑시킬 수 있어 높은 히트율을 가질 수 있다는 장점을 가지고 있으나 그에 준하는 단점 또한 가지고 있어 이들의 장점을 취하고, 단점을 줄이기 위한 절충안으로 나온것이 셋 어소시에이티브 매핑(set associative mapping) 방식이며, 많은 마이크로프로세서들이 이 방식을 택하고 있다.

구 분 직접 사상 (Direct Mapping) 주기억 장치 블록과 캐시 블록을 지정된 한 개의 블록에 직접 사상하는 가장 간단한 방법으로 각 그룹의 모든 블록을 미리 지정하는 방식 구현이 간단하나 동일한 그룹에 속한 블록들이 빈번히 액세스될 경우 캐쉬의 실패율이 높아짐 미리 약속에 의해 2bit Slot검토로 어느 block인지 확인 주소 = tag(2bit) + block(2bit) + word 완전 연관 사상 (Fully Associative Mapping) 주기억장치의 모든 블록들이 Cache의 어떤 슬롯에도 저장이 가능 유연성이 우수하나 모든 Cache 슬롯들의 태그번호들을 고속으로 검색하기 위해서는 복잡한 회로가 필요 주소 = tag(4bit) + word 집합 연관 사상 (Set Associative Mapping) 직접사상과 완전사상의 절충으로 같은 블록들 중에서 두개 이상이 동시에 Cache에 저장 동일한 태그를 가진 블록들이 저장되는 Cache슬롯 그룹을 집합으로 관리 주소 = tag(2bit) + set(2bit) +word

Cache 일관성 문제를 해결하기 위한 프로토콜 공유 메모리 구조에서는 다중 프로세스가 메모리 사용시 그 성능을 개선하기 위해서 Cache Memory에 저장하게 되는 이 때 공유 메모리간에 데이터의 불일치가 발생된다. 캐시 일관성 문제는 주로 변경 가능한 데이터 공유, 프로세스의 이주, 출력 동작 시에 발생된다. 1) 공유Cache를 사용하는 방법모든 프로세스들이 하나의 Cache를 사용하는 방법으로 구조가 간단하나 프로세스간 충돌이 심하다. 지역참조 성격을 위반한다. 2) 버스 감시 메커니즘을 이용스누피 제어기와 같이 변경에 대한 자신의 캐쉬 블록 상태를 제어하는 방식으로 Write Through방식의 캐쉬블록 상태와 Write Back방식의 캐쉬블록 상태를 감시하는 방식이다. 3) 디렉토리 기반 캐쉬 일관성 유지 방법 캐쉬 정보 상태를 디렉토리에 저장하여 데이터 일관성을 유지하고 중앙집중식(주기억장치내) 디렉토리에 기억하는 방식이다.

Cache Memory의 교체 알고리즘 캐시에 빈 공간이 없는 상태에서 새로운 내용이 메인 메모리로부터 캐시 메모리에 복사되어야 하는 상황에서 기존 적재되어 있던 내용 중 어떤 것을 내릴 것인가 결정하는 것이 필요하다. 이 또한 Cache의 성능과 관계가 있다. 이 교체 알고리즘이 필요한데, 이 교체 알고리즘에는 FIFO, LRU, LFU등이 있다.

기법 FIFO (First In First Out) 먼저 저장되어 있던 블록이 먼저 나가는 방식 캐시 내에 가장 오래 있었던 블록을 교체 LRU (Least Recently Used) 사용되지 않은 채로 가장 오래 있었던 블록이 대상 가장 효과적인 방법 LFU (Least Frequently Used) 각 슬롯에 카운터를 설치함으로써 구현 사용빈도수가 가장 적은 블록이 대상 임의 (Random) 교체 방식 후보 슬롯 중에서 한 슬롯을 임의로 선택하는 것 OPTIMAL 방식 향후 가장 참조되지 않을 블록이 대상, 실현 불가능

이 교체에 있어서 지역성을 고려해서 최근에 가장 많이 사용하지 않았던 내용을 내리는 것이 효율적인데, 이러한 방식을 LRU(Least Recently Used)라 한다. 이 방식의 구현을 위하여 각각의 라인에 추가적인 비트를 두고 각 라인에 대한 데이터 참조 시 그 발생하는 시점을 기록함으로써 이 방식을 실현하고 있다.

[운영체제(OS)] 10. 캐시 메모리(Cache Memory)

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[목차]
1. Cache Memory

2. Cache Locality

3. Caching Line

4. Cache Miss

참고)

gyoogle.dev blog

JaeYeopHan Github

1. Cache Memory

캐시 메모리(Cache Memory)는 속도가 빠른 장치와 느린 장치 간의 속도차에 따른 병목 현상을 줄이기 위한 범용 메모리다.

메인 메모리와 CPU 사이에 위치하며, CPU의 속도에 버금갈 만큼 메모리 계층에서 가장 속도가 빠르지만, 용량이 적고 비싸다는 점도 있다.

캐시 메모리는 메인 메모리에서 자주 사용하는 프로그램과 데이터를 저장해두어 속도를 빠르게 한다. 이를 위해서 CPU가 어떤 데이터를 원하는지 어느 정도 예측할 수 있어야 한다. 작은 크기의 캐시 메모리에 CPU가 이후에 참조할 정보가 어느 정도 들어있는지에 따라 캐시의 성능이 결정되기 때문이다.

이를 위해 캐시의 지역성(Locality)을 이용한다.

실제로 캐시는 L1, L2, L3의 다층 캐시 메모리 같은 여러 구조와 알고리즘 등을 이용한 복잡한 구조로 데이터 처리 속도를 높이지만, 본 글에서는 생략한다.

2. Cache Locality

캐시의 지역성(Cache Locality)이란, 데이터에 대한 접근이 시간적 혹은 공간적으로 가깝게 발생하는 것을 말한다. 캐시의 적중률(Hit rate)을 극대화하여 캐시가 효율적으로 동작하기 위해 사용되는 성질이다.

지역성의 전제조건으로, 프로그램은 모든 코드나 데이터를 균등하게 접근하지 않는다는 특성을 기본으로 한다.

캐시의 지역성은 공간 지역성(Spatial Locality)과 시간 지역성(Temporal Locality)으로 나뉜다.

공간 지역성 : 최근에 사용했던 데이터와 인접한 데이터가 참조될 가능성이 높다는 특성

: 최근에 사용했던 데이터와 인접한 데이터가 참조될 가능성이 높다는 특성 시간 지역성 : 최근에 사용했던 데이터가 재참조될 가능성이 높은 특성

공간 지역성은 배열을 예로 들 수 있다. A[0], A[1]과 같은 연속 접근의 경우 그다음 원소들에 접근할 가능성이 높다.

시간 지역성은 for, while 같은 반복문을 예로 들 수 있다. 특정 부분을 반복해서 접근하기 때문에 다시 참조할 확률이 높다.

3. Caching Line

캐시 메모리는 메인 메모리에 비해 크기가 매우 작기 때문에 메인 메모리와 1:1 매칭이 불가능하다.

캐시가 아무리 CPU에 가깝게 위치하더라도, 데이터가 캐시 내의 어느 곳에 저장되어 있는지 찾기가 어려워 모든 데이터를 순회해야 한다면 캐시의 장점을 잃기 때문에 쉽게 찾을 수 있는 구조가 필요하다.

따라서, 캐시에 데이터를 저장할 때 특정 자료구조를 사용하여 묶음으로 저장하는데, 이를 캐싱 라인(Caching Line)이라고 한다. 빈번하게 사용되는 데이터의 주소들이 흩어져 있기 때문에 캐시에 저장하는 데이터에는 데이터의 주소 등을 기록해둔 태그를 달아둘 필요가 있다. 이러한 태그들의 묶음을 의미한다.

캐싱 라인은 다음과 같은 매핑 방법을 사용한다.

1. Direct Mapping

직접 매핑으로, 메인 메모리를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각각의 블록을 캐시의 정해진 위치에 매핑하는 방식이다. 가장 간단하고 구현도 쉽다.

하지만 적중률(Hit rate)이 낮아질 수 있다. 또 동일한 캐시 메모리에 할당된 여러 데이터를 사용할 때 충돌이 발생하게 되는 단점이 있다.

2. Full Associative Mapping

캐시 메모리의 빈 공간에 마음대로 주소를 저장하는 방식이다. 저장하는 것은 매우 간단하지만, 원하는 데이터가 있는지 찾기 위해서는 모든 태그를 병렬적으로 검사해야 하기 때문에 복잡하고 비용이 높다는 단점이 있다.

3. Set Associative Mapping

Direct Mapping과 Full Associative Mapping의 장점을 결합한 방식이다.

빈 공간에 마음대로 주소를 저장하되, 미리 정해둔 특정 행에만 저장하는 방식이다. Direct에 비해 검색 속도는 느리지만 저장이 빠르고 Full에 비해 저장이 느리지만 검색은 빠르다.

주로 사용하는 방식이다.

4. Cache Miss

캐시 미스(Cache Miss)는 CPU가 참조하려는 데이터가 캐시 메모리에 없을 때 발생한다.

1) Compulsory Miss

특정 데이터에 처음 접근할 때 발생하는 cache miss이다.

2) Capacity Miss

캐시 메모리의 공간이 부족해서 발생하는 cache miss이다.

3) Conflict Miss

캐시 메모리에 A와 B 데이터를 저장해야 하는데, A와 B가 같은 캐시 메모리 주소에 할당되어 있어서 발생하는 cache miss이다. direct mapped cache에서 많이 발생한다.

PC로 보시는 것을 권장합니다.

피드백은 언제나 환영입니다. 댓글로 달아주세요 ^-^

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CPU의 캐시 메모리는 어떤 역할을 하는가?

CPU의 캐시 메모리는 어떤 역할을 하는가? 이문규 [email protected]

01.jpg CPU 구매 시 가장 기본적인 기준이 되는 것은 작동 ‘클럭 수치’ 이고(클럭 수치가 높으면 성능도 좋고 가격도 높다), 그다음으로 흔히들 고려하는 것이 바로 캐시 메모리 다. CPU 사양을 보면 L1 캐시네, L2 캐시네 하는 그것. 이 캐시 메모리에 따라서도 CPU 성능은 그 우열을 판가름 할 수 있다. 사실 CPU 캐시 메모리에 따른 성능 차이는 확실하게 체감할 정도는 아니지만, 아무래도 캐시 메모리가 많으면 성능적으로 유리한 것이니 비교해 볼만 하겠다. 그렇다면 ‘클럭 = CPU의 속도’라고 깔끔하게 정리되지만, 캐시 메모리는 대체 어떤 역할을 하는 것일까?

캐시 메모리(cache memory)란, 속도가 빠른 장치와 느린 장치 사이에서 속도 차에 따른 병목 현상을 줄이기 위한 범용 메모리를 말하는 것이다. CPU 이외의 장치에서도 많이 사용되는 용어인데, CPU에서는 CPU 코어(고속)와 메모리(CPU에 비해 저속) 사이에서 속도 차에 따른 병목 현상을 완화하는 역할을 한다.

02.jpg

인터넷에서도 웹 브라우저를 보면 ‘캐시 파일’이라는 용어를 볼 수 있다. 웹 페이지 상의 이미지 등을 하드디스크에 미리 저장해 두고, 다음번 웹 페이지 접근 시 해당 사이트가 아닌 하드디스크에서 이미지를 불러들여 로딩 속도를 높이는 역할을 한다. 이 캐시 파일도 마찬가지로, 속도 빠른 하드디스크와 상대적으로 느린 웹 페이지 가운데서 병목을 줄이는 것이다.

마찬가지로, CPU가 메모리에 저장된 데이터를 읽어들이면서, 자주 사용하는 데이터는 아예 캐시 메모리에 저장한 다음 다시 사용할 때는 메모리가 아닌 캐시 메모리에서 가져오는 것이다. 이에 따라 캐시 메모리는 일반 메모리보다 속도가 빠르긴 하지만 용량은 적은 게 일반적이다. 그만큼 비싸기 때문이다.

CPU에는 이러한 캐시 메모리가 2~3개 정도가 사용된다. 이를 L1, L2, L3 캐시 메모리라 하며, 여기서 L은 ‘Level’을 의미한다. 우리 말로 하면 ‘1차 캐시’, ‘2차 캐시’, ‘3차 캐시 메모리’가 된다. 이는 속도와 크기에 따라 분류한 것으로, L1 캐시는 일반적으로 CPU 칩 안에 내장되어 데이터 사용/참조에 가장 먼저 사용된다. L1 캐시는 보통 8~64KB 정도의 용량으로 CPU가 가장 빠르게 접근하게 되며, 여기서 데이터를 찾지 못하면, 이제 L2 캐시 메모리로 넘어간다.

03.jpg

L2 캐시 메모리는 용도와 역할은 L1 캐시와 비슷하지만 속도는 그보다 느리다. 일반적으로 64Kb~4MB 정도가 사용된다. CPU 제품마다 약간 다르겠지만, 일반적으로 L2 캐시는 CPU 다이(회로판)에 별도의 칩으로 내장된다. 앞서 말한 대로 L1 캐시를 먼저 뒤지고, 없으면 L2 캐시를 뒤져 데이터를 찾는다. 역시 L2 캐시는 L1 캐시보다 느리지만, 일반 메모리(RAM)보다는 빠르다.

L3 캐시 메모리도 동일한 원리로 작동한다. 다만 요즘 웬만한 프로세서에서는 L3 캐시 메모리를 달고 있지 않다. L2 캐시로 충분히 커버할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 인텔 코어2 듀오나 쿼드에는 L3 캐시가 없지만, 코어 i7에는 8MB를 달아뒀다. 물론 없는 것보다야 있는 게 분명히 낫겠지만, L1/L2 캐시 메모리 정도만 CPU 성능에 직접적인 영향을 미치기에 L3 캐시는 크게 신경 쓰지 않는 것이 일반적인 추세다. 참고로 이 L3 캐시는 CPU가 아닌 메인보드에 내장되는 경우가 더 많다.

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인텔 코어 i7 975EE 프로세서의 캐시 메모리 정보. L3 캐시 메모리 8MB를 내장했다

그렇다면 이렇게 CPU 성능에 직접적인 영향을 미치는데 왜 고작 몇 MB 정도밖에 달아두지 않았을까? 예상했던 대로 단가 때문이다. 캐시 메모리로 사용되는 SRAM은, 우리가 메모리라 부르는 DRAM에 비해 가격이 상당히 비싸기 때문이다.

위에 설명한 이론과 정의 말고도 ‘캐시 메모리’에 대한 상세 내용은 훨씬 다양하고 복잡하다. 하지만 적어도 CPU 구매 시 사양을 점검하는 데 필요한 캐시 메모리 정보는 위의 내용이면 부족하지 않을 것으로 본다. 당연하겠지만, 캐시 메모리 많은 높이 좋은 놈이다. 아울러 비싼 놈이기도 하다.

다만 앞서 잠깐 말했듯, 캐시 메모리 용량에 따른 성능 차이는 벤치마크 툴로 테스트할 때나 수치로 증명될 뿐이지, 실제로 일반적으로 사용하면서 체감할 수 있을 정도는 아니다. 따라서 CPU를 결정할 때 참고할 만한 2차 기준은 될지언정 절대적인 지표로 여기기엔 좀 무리가 있다.

글 / IT동아 이문규([email protected])

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