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태크놀로지

동기화 연산과 CAS

이전시간 리뷰 현실의 공유 메모리는 Atomic 하지 않다. 하지만 프로그래밍은 Atomic Memory를 가정해야한다. 성능 향상을 위해 멀티쓰레드 프로그래밍을 해야한다. -> Data Race 발생 Data Race를 최소화 해야한다. -> Data Race는 모든 오동작의 근원 어쩔 수 없이 남은 Data Race를 Lock 없이 해결해야한다. -> Data race를 모두 없앨 순 없고, lock으로 해결하는 것은 성능 패널티가 크다. Data Race는 공유 객체 때문에 발생한다. -> 객체 int, float, struct, class, container ,,, 따라서 논블로킹 멀티쓰레드 객체가 필요하다. Q. 기존의 싱글쓰레드 자료구조도 Atomic Memory를 사용해서 멀티쓰레드 자료구조..
멀티코어 2020. 11. 3. 17:03
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