병렬성 (Parallelism)

병렬성(Parallelism)은 컴퓨터 프로그래밍에서 여러 작업을 동시에 실행하여 전체적인 처리 속도를 향상시키는 기술을 말한다.
이는 여러 CPU 코어나 프로세서를 활용하여 다양한 작업을 동시에 처리하는 방식이다.
예를 들어, 대규모 데이터베이스의 쿼리 처리나 대용량 파일의 압축 해제 등은 병렬 처리를 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있다.

병렬성의 종류

병렬성은 크게 두 가지 방식으로 구현될 수 있다:

데이터 병렬화 (Data parallelism):
동일한 작업을 여러 데이터 조각에 대해 동시에 수행한다.
예를 들어, 대규모 행렬 연산에서 행렬을 여러 부분으로 나누고, 각 부분을 동시에 처리하여 계산을 가속화할 수 있다.

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# 직렬 처리
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for num in numbers:
    squared.append(num * num)

# 병렬 처리
from multiprocessing import Pool

def square(num):
    return num * num

with Pool(processes=4) as pool:
    squared = pool.map(square, numbers)

작업 병렬화 (Task parallelism):
서로 다른 작업을 동시에 수행한다.
예를 들어, 웹 서버가 여러 클라이언트의 요청을 동시에 처리하는 경우이다.

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# 직렬 처리
def process_data():
    read_file()
    process_image()
    update_database()

# 병렬 처리
import threading

t1 = threading.Thread(target=read_file)
t2 = threading.Thread(target=process_image)
t3 = threading.Thread(target=update_database)

t1.start()
t2.start()
t3.start()

병렬성의 장점

성능 향상: 여러 작업을 동시에 처리함으로써 전체적인 실행 시간을 단축할 수 있다.
자원 효율성: 여러 프로세서나 코어를 효율적으로 활용할 수 있다.
확장성: 더 많은 프로세서를 추가함으로써 시스템의 성능을 증가시킬 수 있다.

병렬성의 구현 방법

병렬성은 주로 다음과 같은 방법으로 구현된다:

멀티스레딩 (Multi-threading): 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드를 사용하여 작업을 병렬로 처리한다.
멀티프로세싱 (Multi-processing): 여러 개의 프로세서를 사용하여 작업을 분산 처리한다.
분산 컴퓨팅: 여러 컴퓨터를 네트워크로 연결하여 대규모 작업을 분산 처리한다.

병렬성 프로그래밍의 주의점

동기화 문제: 여러 작업이 동시에 실행될 때 데이터의 일관성을 유지하기 위한 동기화가 필요하다.
데드락(Deadlock): 여러 프로세스가 서로의 자원을 기다리며 무한정 대기하는 상황을 방지해야 한다.
오버헤드: 작업 분배와 결과 취합 과정에서 발생하는 추가적인 비용을 고려해야 한다.

병렬성의 실제 적용 사례

과학 연산: 기후 변화 시뮬레이션, 우주 현상 모델링 등 복잡한 과학적 계산에 활용된다.
빅데이터 처리: 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 처리하는 데 사용된다.
컴퓨터 그래픽스: 3D 렌더링이나 영상 처리 등에서 병렬 처리를 통해 성능을 향상킨다.

병렬성은 현대 컴퓨팅에서 매우 중요한 개념으로, 복잡한 문제를 효율적으로 해결하고 시스템의 성능을 극대화하는 데 필수적이다.