30초 답변

SIMD는 Single Instruction, Multiple Data의 약자입니다. 일반적인 scalar 연산이 한 번에 값 하나를 처리한다면, SIMD는 vector register에 여러 값을 담고 같은 덧셈이나 곱셈을 동시에 수행합니다. 데이터가 연속적이고 같은 연산을 반복하며 분기가 적을수록 vectorization이 잘 됩니다.

꼬리질문

조금 더 깊게 물어본다면

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SIMD와 멀티스레딩은 어떻게 다른가요?

SIMD는 한 명령으로 여러 데이터를 처리하는 데이터 병렬성이고, 멀티스레딩은 여러 실행 흐름을 동시에 진행하는 방식입니다.

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부가 설명

반복문에서 배열의 모든 원소에 같은 값을 더하는 코드를 생각하면 SIMD가 잘 맞습니다. 원소 하나씩 더하는 대신 여러 원소를 묶어 한 명령으로 처리할 수 있습니다. CPU 코어를 여러 개 쓰는 병렬성과는 다르게, 한 코어 안의 vector 연산 능력을 활용하는 쪽에 가깝습니다.

다만 모든 코드가 자동으로 빨라지지는 않습니다. 데이터 정렬, 연속 메모리 배치, 분기 여부, 의존성에 영향을 받습니다. 컴파일러가 자동 vectorization을 해 주기도 하지만, 성능이 중요한 곳에서는 데이터 구조를 SIMD 친화적으로 바꾸는 판단이 필요합니다.

한 줄 정리

SIMD는 같은 연산을 여러 데이터에 한 번에 적용해 반복 계산의 상수 비용을 줄이는 방식입니다.