Cache의 중급 이해

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cache_simulation.log

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mesi_cache_quad_core_bus_arbit_memory_ctrl.py

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1. 캐시 코히런시(일관성)

캐시 코히런시는 멀티코어 프로세서에서 중요한 역할을 합니다. 각 코어가 자체 캐시를 가지고 있을 때, 한 코어에서 데이터를 수정하면 다른 코어의 캐시에 있는 동일한 데이터가 오래된 상태가 되어 일관성이 깨집니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 캐시 일관성 프로토콜이 사용됩니다:

• MESI (Modified, Exclusive, Shared, Invalid): 가장 널리 사용되는 프로토콜로, 데이터가 수정된 상태, 배타적 상태, 공유된 상태, 무효 상태의 네 가지 상태를 가집니다.

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1. Modified (수정됨)

• 정의: 캐시 라인이 수정되었고, 해당 라인은 메모리의 최신 상태를 반영합니다. 이 상태의 데이터는 메인 메모리와 다르며, 이 캐시 라인은 해당 데이터의 유일한 소스입니다.
• 특징: 다른 어떤 캐시도 이 데이터를 가지고 있지 않습니다. 데이터가 변경되었기 때문에, 최종적으로 메모리에 다시 쓰여야 합니다. 다른 프로세서가 이 데이터를 요청하면, 데이터는 해당 프로세서에 전송되고 캐시 상태는 Shared로 변경됩니다.

2. Exclusive (독점적)

• 정의: 캐시 라인이 메모리와 일치하며, 이 캐시는 데이터의 유일한 소유자입니다.
• 특징: 데이터는 메모리와 일치하지만, 아직 수정되지 않았습니다. 이 상태에서 데이터를 수정하면, 캐시 라인은 Modified 상태로 전환됩니다. 다른 프로세서가 이 데이터를 읽으려 하면, 상태가 Shared로 변경됩니다.

3. Shared (공유됨)

• 정의: 캐시 라인이 메모리와 일치하며, 다른 캐시들도 같은 데이터를 가질 수 있습니다.
• 특징: 한 개 이상의 캐시가 같은 데이터를 가지고 있어서, 어느 하나가 데이터를 수정하면 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터가 수정되면, 다른 모든 캐시에서 해당 라인은 Invalid 상태로 전환되어야 합니다.

4. Invalid (무효)

• 정의: 캐시 라인의 데이터가 더 이상 유효하지 않거나 사용되지 않습니다.
• 특징: 이 상태는 다른 프로세서가 데이터를 수정했을 때 발생하거나, 캐시에서 해당 데이터 라인을 제거했을 때 발생합니다. 데이터를 다시 사용하려면, 메모리에서 다시 가져와야 합니다.

MESI 프로토콜은 각 캐시 라인의 상태를 관리하여, 멀티코어 프로세서 환경에서 데이터의 일관성을 보장하고 성능 저하를 최소화합니다. 이 프로토콜은 캐시 간의 불필요한 데이터 전송을 줄이고, 메모리 접근 시간을 최적화하여 전체 시스템 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

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• MOESI (Modified, Owner, Exclusive, Shared, Invalid): MESI에 'Owner' 상태를 추가하여 더 효율적인 데이터 공유를 가능하게 합니다.
• Directory-based: 중앙 집중식 또는 분산형 디렉토리를 사용하여 캐시 라인의 위치와 상태를 추적합니다.

이 프로토콜들은 캐시 사이의 데이터 일관성을 유지하여 프로그램이 정확하게 실행될 수 있도록 보장합니다.

2. 캐시 교체 알고리즘

캐시 메모리는 제한된 용량을 가지므로, 어떤 데이터를 캐시에 보관할지 결정하는 교체 알고리즘이 필요합니다:

• Least Recently Used (LRU): 가장 오랫동안 사용되지 않은 항목을 캐시에서 교체합니다.
• First In First Out (FIFO): 캐시에 가장 먼저 들어온 데이터를 가장 먼저 교체합니다.
• Least Frequently Used (LFU): 가장 적게 사용된 데이터를 교체합니다.
• Random Replacement: 무작위로 데이터를 교체합니다.

각 알고리즘은 특정 시나리오에서 장단점을 가지므로, 시스템의 요구 사항에 맞게 선택해야 합니다.

3. 캐시 성능 평가

캐시의 성능은 주로 히트율과 미스율로 평가됩니다:

• 히트율: 요청된 데이터가 캐시에서 발견되는 비율입니다. 히트율이 높을수록 성능이 좋다고 할 수 있습니다.
• 미스율: 요청된 데이터가 캐시에서 발견되지 않아 메인 메모리에서 가져와야 하는 비율입니다. 미스율은 콜드 미스, 커패시티 미스, 충돌 미스로 세분화됩니다.

성능 분석을 위해 캐시의 크기, 블록 크기, 연관도, 접근 패턴 등 여러 요소를 고려해야 합니다.

4. 캐시 최적화 기법

캐시의 성능을 최적화하기 위한 방법은 다음과 같습니다:

• 하드웨어 최적화: 캐시의 크기, 연관도, 블록 크기를 조정하거나, 더 발전된 교체 알고리즘을 적용합니다.
• 소프트웨어 최적화: 데이터의 접근 패턴을 최적화하여 로컬리티를 향상시킵니다. 예를 들어, 반복문에서의 데이터 접근 순서를 조정하여 캐시 히트율을 높일 수 있습니다.
• 프리페칭 기술: CPU가 데이터를 요구하기 전에 미리 데이터를 캐시에 로드하는 기술을 사용하여 미스율을 감소시킵니다.

이러한 최적화 기법들은 캐시의 효율성을 높이고 시스템의 전반적인 성능을 개선하는 데 기여합니다.