CPU 와 메모리의 관계

데이터의 연산처리를 담당하는 CPU 부터 하드디스크까지의 흐름

CPU 사양이 높다고 해서 컴퓨터가 모든 데이터를 빠르게 처리하지는 않는다.

 

실제로 큰 흐름은

1. 저장한 데이터(하드디스크)를

2. CPU 에서 처리하여

3. 사용자에게 보여진다.

(실제로는 수많은 과정이 존재하고 메모리도 데이터를 저장하고 있지만 이러한 과정은 생략)

 

메모리의 계층 구조

레지스터/캐시: CPU 내부에 존재하여 연산처리를 진행(저장 공간이 작고 또한 가격이 비싸다)

메모리: 하드디스크에서 데이터를 불러와서 CPU 에 보내줌

하드디스크: 단순히 저장공간이라고 생각하지는 말자. 하드디스크도 처리속도에도 영향을 끼침

 

[출처: 위키백과]

 

유투브 영상 중에서 적절한 표현이 있었는데,

 

데이터 연산 처리는 아래부터 위(CPU) 까지 도달하여 처리를 한다.

여기서 한 가지 생각해보자.

 

CPU: 한 번에 100개 데이터를 처리 할 수 있는 능력을 가지고 있음

메모리: 한 번에 50개의 데이터밖에 처리하지 못함

 

# 상황.

100개의 데이터가 들어옴 -> 메모리는 50개를 처리 -> CPU 에서 50개를 처리

 

이와같이 CPU 가 모든 데이터를 수용할 수 있어도 메모리에서 전달된 데이터만 처리할 수 있기 때문에 무조건 CPU 가 높다고 해서 빠른 처리가 가능한 것은 아니다.

 

AWS 에서 EC2 를 생성할 때도 이러한 점을 감안하여 만들어야 한다.

빅데이터나 계산같이 연산처리가 주로 처리된다면 CPU 의 사양이 높은 EC2 를 선택해야 하고,

연산처리 보다는 비교적 단순한 데이터들을 핸들링하여 클라이언트에게 보여준다면 메모리가 높은 EC2 를 생성하는 것이 낫다.