컴퓨터시스템기사 필기 07 — 컴퓨터 구조 응용 (병렬처리·Flynn분류·클라우드컴퓨팅)

컴퓨터시스템기사 필기 07 — 컴퓨터 구조 응용 (병렬처리·Flynn분류·클라우드컴퓨팅)

2과목 [2-3] 컴퓨터 구조 응용 파트입니다.
Flynn 분류 4가지와 클라우드 서비스 모델(IaaS/PaaS/SaaS)은 매 회차 출제돼요.
클라우드는 2026년 신규 출제기준 항목이라 별도로 주의하세요.

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병렬 처리 (Parallel Processing)

병렬 처리 분류

비트 레벨 병렬처리
  → 처리 워드 크기에 따라 (8비트→16비트→32비트→64비트)

명령어 레벨 병렬처리
  → 파이프라인, 슈퍼스칼라, VLIW

데이터 레벨 병렬처리
  → 배열 프로세서, 벡터 연산

작업 레벨 병렬처리
  → 다중 프로세서(MIMD)

 

병렬 처리기 종류 ⭐⭐

 

파이프라인 프로세서:

하나의 처리기를 여러 단계로 나눠 동시에 다른 명령어 처리
하나의 명령어 → 하나의 데이터 (SISD)

 

벡터 프로세서:

벡터 연산 명령을 고속으로 수행
시스톨릭(Systolic) 알고리즘 사용
신호 처리 프로세서에 활용

 

배열 프로세서 ⭐⭐:

여러 처리 요소(PE)가 동일한 명령으로 여러 데이터를 동시 처리
하나의 명령어 → 여러 개의 데이터 (SIMD)
배열·행렬 계산에 유용

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Flynn 분류 ⭐⭐⭐

분류	명령어	데이터	설명	대표
SISD	1개	1개	순차 처리	일반 PC, 파이프라인
SIMD	1개	여러 개	동일 명령 병렬 처리	배열 프로세서, GPU
MISD	여러 개	1개	거의 사용 안 함	—
MIMD	여러 개	여러 개	다중 프로세서	멀티코어, 분산처리

         명령어 1개    명령어 여러 개
데이터 1개   SISD         MISD(거의없음)
데이터 여러개  SIMD         MIMD

 

기출 문제

Q. 하나의 명령어로 여러 개의 데이터를 동시에 처리하는 구조는?

A. SIMD — 배열 프로세서, GPU가 대표적

 

Q. 다중 프로세서 시스템은 Flynn 분류상 어디에 해당하는가?

A. MIMD (여러 명령어 + 여러 데이터)

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다중 프로세서 (Multi-Processor)

결합 방식 ⭐

강 결합 (Tightly Coupled)
  → 여러 CPU가 하나의 메모리를 공유
  → 멀티처리시스템 (Multi-Processor)

약 결합 (Loosely Coupled)
  → 각 CPU가 독립적인 메모리 보유
  → 통신선으로 연결
  → 분산처리시스템 (Multi-Computer)

 

연결 구조 ⭐

공유 버스 연결
  → 단일 버스에 CPU·메모리 연결
  → 단순하지만 버스 장애 시 전체 마비

크로스바 스위치
  → 교차점에 스위치 설치
  → 여러 CPU-메모리 동시 연결 가능 (고속)

단계적 상호 연결 (오메가 네트워크)
  → 크로스바와 공유 버스의 절충

 

MIMD 세부 분류

SMP (Symmetric Multi Processor)
  → 공유 메모리, 대칭형 다중 처리

NUMA (Non-Uniform Memory Access)
  → 비균일 메모리 접근, 분산 메모리

MPP (Massively Parallel Processing)
  → 무공유 구조, 대규모 병렬처리

클러스터 (Cluster)
  → 여러 컴퓨터를 연결해 단일 시스템처럼 동작

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RISC vs CISC (심화) ⭐⭐

구분	RISC	CISC
명령어 수	적음 (최소화)	많음 (복잡)
명령어 길이	고정	가변
실행 방식	하드웨어 직접 실행	마이크로프로그램
제어 방식	하드와이어드(고속)	마이크로프로그래밍
사이클 수	한 사이클 실행	여러 사이클 필요
레지스터 수	많음	적음
파이프라인	적합	불리
대표	ARM, SPARC	x86, x86-64

 

기출 문제

Q. RISC 방식의 제어장치 구현 방식은?

A. 하드와이어드(Hard-Wired) — 하드웨어로 직접 제어신호 생성, 고속

 

Q. CISC의 제어장치 구현 방식은?

A. 마이크로프로그래밍 — 마이크로 명령어로 처리, 유연하지만 느림

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클라우드 컴퓨팅 🆕 ⭐⭐⭐ (신규 출제기준)

인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 온디맨드(On-demand)로 제공받는 서비스 모델이에요.

서비스 모델 3가지 ⭐⭐⭐

모델	제공 범위	사용자 관리	예시
IaaS	인프라 (서버/스토리지/네트워크)	OS~앱 직접 관리	AWS EC2, Azure VM
PaaS	플랫폼 (OS+런타임+미들웨어)	앱 개발·배포에만 집중	Heroku, Elastic Beanstalk
SaaS	완성된 소프트웨어	이용만 (설치 불필요)	Gmail, Office 365

사용자가 관리할 범위:
IaaS > PaaS > SaaS (오른쪽으로 갈수록 적어짐)

 

배포 모델

퍼블릭 클라우드  — 불특정 다수 공유 (AWS, Azure, GCP)
프라이빗 클라우드 — 특정 조직 전용 (내부 IDC)
하이브리드 클라우드 — 퍼블릭 + 프라이빗 연동
멀티 클라우드   — 여러 퍼블릭 클라우드 동시 사용

 

핵심 기술

가상화 (Virtualization)
  → 하나의 물리 하드웨어 위에 여러 가상머신(VM) 생성
  → 하이퍼바이저(Hypervisor)가 관리

하이퍼바이저 Type 1 (베어메탈)
  → 하드웨어 위에 직접 설치
  → VMware ESXi, Microsoft Hyper-V

하이퍼바이저 Type 2 (호스트)
  → 호스트 OS 위에 설치
  → VirtualBox, VMware Workstation

컨테이너 (Container)
  → OS 커널 공유, 앱과 종속성만 패키징
  → VM보다 가볍고 빠름
  → Docker

오토스케일링 — 트래픽에 따라 자원 자동 증감
로드밸런싱  — 여러 서버에 트래픽 분산

 

기출 문제

Q. 클라우드 서비스 모델 중 완성된 소프트웨어를 인터넷으로 제공하는 방식은?

A. SaaS (Software as a Service) — Gmail, Office 365 등

 

Q. 하이퍼바이저 Type 1과 Type 2의 차이는?

A. Type 1은 하드웨어 위에 직접 설치(ESXi, Hyper-V)되어 성능이 높고, Type 2는 호스트 OS 위에 설치(VirtualBox, VMware Workstation)된다.

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💡 실무에서는?

20년 인프라 아키텍트로 클라우드는 실무 그 자체예요. IaaS/PaaS/SaaS는 매일 다루는 개념이고, 보안 솔루션 도입 시 어떤 클라우드 모델을 쓰느냐에 따라 책임 범위가 달라지거든요. IaaS는 OS 보안까지 고객 책임, SaaS는 애플리케이션 레벨 설정만 고객 책임이에요. Flynn 분류도 실무에서 GPU 기반 AI 보안 솔루션(딥러닝 기반 이상 탐지) 도입 시 왜 GPU가 빠른지 설명할 때 SIMD 구조로 설명하면 딱 맞아요.

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핵심 정리

✅ SISD=일반PC/파이프라인 / SIMD=배열프로세서/GPU
✅ MIMD=다중프로세서/분산처리
✅ 강결합=공유메모리(다중처리) / 약결합=독립메모리(분산처리)
✅ RISC=하드와이어드/고정길이/파이프라인적합
✅ CISC=마이크로프로그램/가변길이
✅ IaaS=인프라제공 / PaaS=플랫폼제공 / SaaS=SW제공
✅ IaaS>PaaS>SaaS 사용자 관리범위 감소
✅ Type1 하이퍼바이저=베어메탈(ESXi) / Type2=호스트OS위(VirtualBox)
✅ 컨테이너(Docker)=OS커널공유, VM보다 가벼움

 

다음 편에서는 자료구조 활용 — 스택·큐·트리·정렬·해싱으로 이어갑니다!

 

궁금한 점은 댓글로 남겨주세요!

 

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