[Computer Architecture] 캐시 메모리

3줄 요약
캐시 메모리는 CPU와 메모리 사이에 위치한 빠르고 작은 저장 장치로,
CPU의 연산 속도와 메모리 접근 속도 차이를 줄이기 위해 사용
L1, L2, L3 캐시는 계층적 구조로 성능을 최적화하고, 참조 지역성 원리에 기반하여 데이터를 예측

💻 컴퓨터 구조 & 운영체제 시리즈

이 시리즈는 『혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제』 (강민철 저)
+ 인프런 강의를 기반으로 개인적으로 복습 및 정리한 기록입니다.

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💾 캐시 메모리

• CPU와 메모리 사이에 위치한 SRAM 기반의 저장 장치로, 레지스터보다 용량이 크고, 메모리보다 빠름
• CPU의 연산 속도와 메모리 접근 속도 차이를 줄이기 위한 저장 장치로, 빠른 데이터 접근이 가능

🔸 저장 장치 계층 구조

1. CPU와 가까운 저장 장치는 빠르고, 멀리 있는 저장 장치는 느림
2. 속도가 빠른 저장 장치는 저장 용량이 작고, 가격이 비쌈
   • 예: 레지스터 < 캐시 메모리 < RAM < 보조기억장치

🔸 계층적 캐시 메모리 (L1, L2, L3 캐시)

• L1, L2 캐시는 CPU 코어 내부에 위치하고, L3는 CPU 외부에 위치하여 여러 코어와 공유
• L1 캐시: 가장 빠르지만 용량이 작고, CPU 내부에서 바로 접근 가능
• L2 캐시: 속도는 L1보다 느리지만, 용량이 더 크고 여전히 빠름
• L3 캐시: 여러 CPU 코어와 공유되며, 용량이 크지만 상대적으로 느림

🔸 참조 지역성의 원리 (Locality of Reference)

• CPU가 자주 사용할 법한 데이터를 예측하여 저장하고, 이를 통해 속도 향상
  • 예측이 맞을 경우: 캐시 히트
  • 예측이 틀렸을 경우: 캐시 미스
  • 캐시 적중률 = 캐시 히트 / (캐시 히트 + 캐시 미스)
• CPU가 메모리에 접근할 때의 경향
  1. 시간 지역성: 최근에 접근한 데이터는 다시 접근할 확률이 높음
  2. 공간 지역성: 데이터를 읽은 후, 그 인접 영역을 읽을 확률이 높음

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✅ 마무리 정리

캐시 메모리는 CPU와 메모리 사이에서 데이터 접근 속도를 최적화하는 핵심적인 역할
L1, L2, L3 캐시는 각기 다른 속도와 용량을 가진 계층적 구조로 성능을 높이며,
참조 지역성 원리를 통해 CPU의 메모리 접근 패턴을 예측하여 속도를 최적화

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📚 참고 자료

• 『혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제』 - 강민철 저
• 인프런 강의 - 혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제 기반 강의

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