[풀스택서비스프로그래밍] parallelism vs concurrency

1. Parallel Computing

• def(wikipedia): simultaneously(동시에) 많은 계산을 하는 연산의 한 방법 -> 실제로 한 번에 많은 작업을 처리
• 크고 복잡한 문제를 작게 나눠 동시에 병렬적으로 해결하는 데에 주로 사용
• 주로 고성능 연산에 이용 
• multi-core processor 
• dart의 비동기 처리 -> parallel process에 해당!!

multi-core

• multi-core (processor) CPU: 두 개 이상의 독립 core를 단일 집적회로로 이루어진 하나의 패키지로 통합한 것
• Chip-level Multi Processor(CMP)
• multi-threading -> core의 개수에 따라, 그 개수만큼의 thread를 동시에 처리할 때 효율적으로 동작
• multi-core processor: 2개 이상의 processor를 포함한 Integrated circuit -> power 증가, 열 손실 감소

multi-processing

• 한 컴퓨터 내 2개 이상의 CPU가 같은 작업 내 2개 이상의 서로 다른 부분을 동시에 처리
• 장점
  • 독립성: 독립 구조로 안정성이 높음 -> 프로세스 하나에 문제가 생겨도, 다른 프로세스에 영향 X
• 단점
  • 작업량이 많으면(context switching) overhead가 발생할 수 있음

multi-threading

• multi-threading: 하나의 CPU가 multiple threads의 실행을 제공하는 것
• 같은 process의 자원을 공유
• 장점
  • 응답성: 작업을 분리해서 수행 -> 실시간으로 사용자에게 응답
  • 효율성: 속한 process 내 thread와 memory, resources 공유하여 효율적 사용
  • 경제성: process 생성 비용보다 thread 생성 비용이 적고, context switching이 process보다 빠름
• 단점
  • 하나의 프로세스 안에서 작동 -> 하나의 thread에서 문제가 발생하면 전체 process에 영향

 

 

2. Concurrent Computing

• def(wikipedia): concurrently(병행) 방식으로 연산하는 방법 -> 다른 계산이 모두 끝날 때까지 기다리지 않고, 다른 계산을 진행
• asynchronous process: 여러 작업을 처리하도록 예약한 뒤, 작업이 끝나면 결과를 받는 방식 -> CPU 유휴 시간을 줄여 프로그램의 퍼포먼스를 높이는 것이 비동기 처리의 목적
• python의 fast api -> concurrent process에 해당!!

coroutine

• 일반적 함수 -> call하면 실행, 결과값 return하면 함수 종료
• coroutine -> suspend/resume 가능
  • 결과값을 바로 리턴하지 않고 suspend/yield 가능 -> 중단 시점부터 resume할 수 있다.

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참고자료

• https://velog.io/@choonsik_mom/parallelism-vs-concurrency%EB%B3%91%EB%A0%AC%EC%B2%98%EB%A6%AC%EC%99%80-%EB%B9%84%EB%8F%99%EA%B8%B0-%EC%B2%98%EB%A6%AC

parallelism vs concurrency(병렬처리와 비동기 처리)

• https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B3%91%EB%A0%AC_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85

병렬 컴퓨팅 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

• https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A9%80%ED%8B%B0_%EC%BD%94%EC%96%B4

멀티 코어 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

• https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B3%91%ED%96%89_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85

병행 컴퓨팅 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전