코어

CPU 내부에서 독립적으로 명령어를 실행할 수 있는 물리적 처리 단위입니다.

핵심 개념

코어는 각각 자체적으로 연산 장치(ALU), 제어 장치(CU), 레지스터를 갖고 있어 독립적으로 명령어를 fetch → decode → execute 할 수 있습니다.

[ CPU ]
├── 코어 1: [ALU + CU + 레지스터] ← 독립적 명령어 처리
├── 코어 2: [ALU + CU + 레지스터] ← 독립적 명령어 처리
├── 코어 3: [ALU + CU + 레지스터] ← 독립적 명령어 처리
├── 코어 4: [ALU + CU + 레지스터] ← 독립적 명령어 처리
├── L3 캐시 (공유)
└── 메모리 컨트롤러 (공유)

코어 vs 스레드 vs 프로세스

항목코어 (Core)스레드 (Thread)프로세스 (Process)
정의CPU의 물리적 처리 단위코어가 처리하는 작업 흐름실행 중인 프로그램 단위
수준하드웨어하드웨어 / 소프트웨어소프트웨어
자원자체 ALU, CU, 레지스터 보유코어의 자원을 공유 또는 분할독립된 메모리 공간 보유
병렬성진정한 병렬 처리논리적 병렬 처리OS가 코어에 스케줄링

싱글코어 vs 멀티코어

항목싱글코어멀티코어
동시 처리시분할(Time-Sharing)로 동시 처리처럼 보임실제로 여러 작업을 동시에 처리
성능 확장클럭 속도 향상에 의존 (발열 한계)코어 수 증가로 성능 확장
전력 효율고클럭 → 높은 전력 소모저클럭 × 다수 코어 → 효율적
 
싱글코어 (시분할)
코어1: [작업A][작업B][작업A][작업B]...  → 번갈아 처리 (동시처럼 보임)

멀티코어 (진정한 병렬)
코어1: [작업A][작업A][작업A]...  ↘
                                  → 실제 동시 처리
코어2: [작업B][작업B][작업B]...  ↗

하이퍼스레딩 (Hyper-Threading)

하나의 물리 코어가 2개의 논리적 스레드를 동시에 처리하는 기술입니다.

물리 코어 4개 + 하이퍼스레딩
→ 논리 프로세서 8개 (OS에는 8개 코어처럼 보임)

[ 물리 코어 1 ]
├── 논리 스레드 1  ← 독립적 레지스터 세트
└── 논리 스레드 2  ← 독립적 레지스터 세트
      ↑ ALU, 캐시 등은 공유
항목물리 코어 추가하이퍼스레딩
성능 향상~100%~15~30%
비용높음 (트랜지스터 증가)낮음 (약 5% 면적 증가)
효과진정한 병렬 처리코어 유휴 시간 활용

Java에서 코어 활용

public class CoreExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 사용 가능한 논리 프로세서(코어) 수 확인
        int cores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        System.out.println("논리 프로세서 수: " + cores);  // 예: 8

        // 코어 수에 맞춘 스레드 풀 생성
        ExecutorService cpuBoundPool = Executors.newFixedThreadPool(cores);
        ExecutorService ioBoundPool  = Executors.newFixedThreadPool(cores * 2);

        // 병렬 스트림 (내부적으로 ForkJoinPool, 코어 수 - 1개 스레드 사용)
        long count = LongStream.rangeClosed(1, 10_000_000)
                .parallel()
                .filter(n -> isPrime(n))
                .count();
    }
}

스레드 풀 크기 가이드

작업 유형권장 스레드 수이유
CPU 바운드 (연산 위주)코어 수코어보다 많으면 컨텍스트 스위칭 오버헤드만 증가
I/O 바운드 (네트워크, DB)코어 수 × 2 이상I/O 대기 중 유휴 코어를 다른 스레드가 활용
혼합형코어 수 × (1 + 대기시간/처리시간)작업 특성에 따라 조절

실무 팁: 단순히 코어 수를 늘린다고 성능이 비례하여 향상되지는 않습니다. 암달의 법칙(Amdahl's Law)에 따르면, 프로그램의 순차 실행 부분이 병렬화의 상한선을 결정하므로, 병렬화 가능한 부분의 비율을 높이는 것이 핵심입니다.

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