시스템 LSI 의 성능 지표 표준 화에 쓰일 수 있는 단위들의 쓰임에 대해서 생각한 것을 말하려고 합니다. 시스템 LSI 의 성능 지표 표준 화에 쓰일 수 있는 각종 단위들 중에 몇 가지에 대해 말하겠습니다.
플롭스 (FLOPS. Floating Point Operation Per Second. 초당 부동 소수점 실행/수행 (찰나 초, 받을 당, 아닐 부, 움직일 동, 작을 소, 셀 수, 개체 점, 따를 실, 움직일 행, 받을 수, 움직일 행))는 1 초에 얼마나 많은 정수 연산과 부동 소수점 연산을 수행 했는지를 측정 하는 단위로 연산을 수행 하는 시스템 LSI 의 성능을 나타낼 수 있는 단위 중 가장 객관적이고 정확한 것 이라고 생각할 수 있습니다. 보통 플롭스 단위는 부동 소수점 연산을 나타 내는 것 이라고 얘기 하는데 이유는 1 플롭스가 부동 소수점 연산 3 번과 정수 연산 2 번을 번갈아 가며 수행한 것을 나타 내기 때문입니다. 하지만 부동 소수점 연산과 정수 연산을 번갈아 가며 했다고 해도 플롭스 단위를 부동 소수점 연산을 나타 낸다고 할 수 있습니다. 왜냐 하면 부동 소수점 (아닐 부, 움직일 동, 작을 소, 셀 수, 개체 점) 이라는 말의 뜻을 그대로 보면 정수와 유한 소수를 모두 포함 하는 말이기 때문입니다. 정수는 아무리 큰 수 라도 자기 보다 더 큰 수를 항상 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 정수도 부동 소수로 볼 수 있다는 것입니다.
그렇다면 왜 플롭스 단위가 가장 정확 하다고 하는 것일까요 ? 그 이유는 컴퓨터로 할 수 있는 일들 중에 가장 어려운 컴퓨터 모의 시험에서도 무한 소수는 전혀 쓰이지 않기 때문입니다. 일반적으로 컴퓨터에서 무한 소수가 쓰일 때는 단순히 계산기 프로그램을 사용할 때입니다. 그외에는 모두 정수와 유한 소수로 연산이 처리됩니다. 이유는 무한 소수를 가지고는 어떠한 일을 컴퓨터로 처리할 수가 없기 때문입니다. 무한 소수를 사용 하게 되면 컴퓨터는 단 하나의 무한 소수가 나와도 그것을 계속 계산합니다. 그렇게 되면 컴퓨터로 하려고 했던 일을 컴퓨터로 할 수 없습니다. 그렇기 때문에 아무리 정확성이 높은 모의 실험 소프트웨어 라도 오차 범위를 최대한 줄일 수 있도록 소수점 이하 몇 째 자리까지를 정해서 유한 소수로 모의 시험을 수행합니다. 게임에서는 보통 정수를 사용합니다.
밉스 (MIPS. Million Instruction Per Second. 초당 백 만 명령어)는 1 초 동안 얼마나 많은 명령어를 컴퓨터가 처리 했는지를 나타 내는 단위입니다. 밉스 단위는 간단히 말하면 단순히 얼마나 많은 명령어를 컴퓨터가 읽었는지만을 나타 내는 단위입니다. 그렇기 때문에 어떻게 보면 지금까지 오랫 동안 컴퓨터의 성능 지표로 쓰였던 클럭 스피드와 같은 의미를 가지고 있는 단위 라고 볼 수 있습니다. 클럭 스피드는 보통 1 hz 에 얼마나 많은 명령어를 처리 했는지를 나타 내는 IPC (Instruction Per Clock. 분위 당 명령어 (나눌 분, 있을 위)) 를 생각할 때에만 쓰일 수 있기 때문에 밉스 단위와 같은 용도를 가지고 있다고 생각할 수 있습니다.
그리고 컴퓨터의 성능을 나타 내는 단위 중 가장 최근에 나온 플로팅 포인트 (Floating Point. 부양 실행 점수 (뜰 부, 있을 양, 따를 실, 움직일 행, 맞출 점, 셀 수))는 각종 벤치 마크 프로그램들 처럼 어떠한 벤치 마크 프로그램에서 사용 하는 단위입니다. GPU 의 성능 시험을 할 때 많이 쓰이는 3D 마크의 점수와 같은 종류의 단위 라는 것입니다. 그렇기 때문에 플로팅 포인트는 일반적인 성능 지표 단위로 보기는 어렵습니다.
그리고 또한 플로팅 포인트는 3D 마크 처럼 GPU 에게도 연산 부하를 주기 때문에 어떠한 하나의 시스템 LSI 의 성능을 측정 하는 단위로 볼 수 없습니다. 3D 마크 처럼 CPU 의 성능과 GPU 의 성능을 같이 사용 해서 점수를 측정 하기 때문에 객관적이고 일반적 이라고 볼 수 없다는 것입니다.
