다중 스레딩(Multithreading)과 병렬 처리(Parallel Processing)의 차이점

※ 다중 스레딩(Multithreading)과 병렬 처리(Parallel Processing)의 차이점

다중 스레딩(Multithreading)과 병렬 처리(Parallel Processing)는 모두 컴퓨터 프로그래밍에서 중요한 개념으로, 작업을 동시에 처리하는 데 사용되지만 그들 간에 중요한 차이점이 있습니다.

이 글에서는 다중 스레딩과 병렬 처리의 개념, 원리, 장단점, 그리고 주요 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 다중 스레딩(Multithreading)이란?

다중 스레딩은 한 프로세스 내에서 여러 개의 스레드를 생성하고 동시에 실행하는 개념입니다. 스레드는 프로세스 내에서 공유하는 메모리 공간을 가지며, 이로 인해 스레드 간 데이터 공유가 비교적 간편하게 이루어집니다. 각 스레드는 독립적으로 실행되고, 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드가 동시에 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 다중 스레딩의 주요 특징 및 장점

• 경량(Lightweight)

스레드는 프로세스에 비해 더 가벼우며, 스레드 간 전환(Context Switching)이 빠릅니다.

• 효율적인 자원 공유

스레드는 같은 프로세스 내에서 데이터를 공유하기 쉽고 효과적으로 처리할 수 있습니다.

• 응답성 향상

다중 스레딩은 사용자 인터페이스(UI)와 같이 응답성이 중요한 응용 프로그램에 적합합니다.

• 코드 간결성

다중 스레딩을 사용하면 코드를 더 간결하게 작성하고 병렬 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 병렬 처리(Parallel Processing)란?

병렬 처리는 여러 작업을 동시에 실행하는 개념으로, 이러한 작업은 독립적으로 실행됩니다. 병렬 처리는 주로 다중 코어(멀티코어) 프로세서를 활용하여 작업을 분할하고 병렬로 실행함으로써 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 각 작업은 독립적인 프로세스 또는 스레드로 실행될 수 있으며, 병렬 처리를 통해 전체 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다.

4. 병렬 처리의 주요 특징 및 장점

• 최고의 성능

멀티코어 프로세서에서 병렬 처리를 활용하면 작업을 동시에 처리하여 최상의 성능을 달성할 수 있습니다.

• 빠른 처리 속도

대용량 데이터를 빠르게 처리하는 데 유용합니다.

• 데이터 독립성

각 작업은 독립적이므로 데이터 간 충돌 없이 병렬로 처리할 수 있습니다.

5. 다중 스레딩과 병렬 처리의 주요 차이점

가. 소유권과 독립성

• 다중 스레딩

스레드는 같은 프로세스 내에서 메모리를 공유하며 데이터에 대한 접근이 상대적으로 간단합니다.

• 병렬 처리

각 작업은 독립적인 공간에서 실행되며, 데이터 공유가 어려울 수 있습니다.

나. 동기화(Synchronization)

• 다중 스레딩

스레드 간의 데이터 공유로 인해 동기화 문제가 발생할 수 있으며, 이를 관리해야 합니다.

• 병렬 처리

독립된 작업 간에 동기화 문제가 발생하지 않으므로 관리하기 쉽습니다.

다. 병렬성 수준

• 다중 스레딩

프로세서 코어가 하나라도 다중 스레딩을 활용할 수 있습니다.

• 병렬 처리

멀티코어 시스템에서만 병렬 처리를 활용할 수 있습니다.

라. 적합한 시나리오

• 다중 스레딩

다양한 응용 프로그램에서 사용되며, 주로 멀티태스킹과 응답성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

• 병렬 처리

주로 대규모 계산 작업 또는 데이터 처리 작업에서 사용되며, 성능 향상이 주요 목표입니다.

 

다중 스레딩과 병렬 처리는 동시에 여러 작업을 처리하는 데 사용되지만, 그들은 다른 목적과 동작 원리를 가지고 있습니다. 다중 스레딩은 주로 응용 프로그램의 응답성을 향상시키고 코드 간결성을 높이는 데 사용되며, 병렬 처리는 성능 향상이 필요한 대규모 계산 작업에 적합합니다. 프로젝트나 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 다중 스레딩 또는 병렬 처리를 선택하는 것이 중요합니다.