앞선 시간을 통해서 GPGPU 를 위해서 마이크로소프트가 제공하는 플랫폼이
DirectCompute 라는 것이라고 말씀드렸습니다.
앞으로 DirectX11 을 지원하는 모든 그래픽카드들은 이 DirectCompute 를 지원할 것입니다.
그 이외에도 일부 DirectX10 을 지원하는 그래픽카드들도 지원을 하고 있습니다.
GPGPU 를 위해서 가장 기본적이고 핵심이 되는 기능은 무엇일까요?
저는 GPU 에서 처리된 메모리를 CPU 쪽의 메모리로 보내는 것이라고 생각합니다.
( 이는 개인 의견입니다.^^ )
즉, 그래픽카드에 있는 메모리를 메인메모리로 보내는 작업입니다.
DirectX9 세대까지는 이 작업이 불가능 했습니다.
예를 들면, 그래픽스 파이프라인 중간에 처리된 결과를 다시 가공할 수 있는 방법은
VertexShader 나 PixelShader 같은 쉐이더 스테이지 정도 뿐이였습니다.
하지만 DirectX10 부터는 이들에 대한 중간 결과를 메인메모리로 보내는 기능이 추가되어지면서,
GPGPU 의 시작을 알렸다고 생각합니다.
이 단순한 Copy 작업이 앞으로도 얼마나 유용하게 사용될 수 있을지는 기대가 상당합니다.
< DirectCompute 를 위한 ComputeShader >
DirectCompute 를 위해서 개발자가 할 일은 ComputeShader 를 작성하는 일입니다.
ComputeShader 는 HLSL 이라는 기존 DirectX 의 쉐이더 문법 구조로 작성을 합니다.
HLSL 코드는 DirectX 쉐이더 컴파일러인 FXC 나 API 를 통해서 컴파일 됩니다. HLSL 은 결국 최적화된 IL 코드를 생성하게 되고,
이 IL 코드를 기반으로 런타임에 각각의 하드웨어에 최적화된 명령어들로 변환되어져서 실행됩니다.
< GPGPU 에게 실행이란? >
GPGPU 를 활용해서 실행한다는 것은 하드웨어 내부적으로 어떻게 동작하도록 할까요?
앞선 시간에 GPU 는 병렬 처리에 최적화된 많은 SIMD 형태로 구성되어져 있다고 언급했었습니다.
결국 이들은 스레드들의 그룹으로써 실행합니다.
스레드들을 얼마나 많이 생성할 것인지를 개발자가 정해주면, 그에 맞게 연산을 수행합니다.
API 에서는 이들을 큰 그룹으로 나누어 줍니다. 큰 그룹으로 나누어 주는 API 는 ID3D11DeviceContext::Dispatch() 입니다.
ipImmediateContextPtr->Dispatch( 3, 2, 1 );
이렇게 큰 블럭 단위로 나누고 난 후에
ComputeShader HLSL 에서는 이들을 세부적인 스레들로 분할하는 문법을 지정합니다.
[numthreads(4, 4, 1)]
void MainCS( ... )
{
....
}
결과적으로 위의 그림처럼 스레드들이 생성되어서 병렬적으로 실행이 됩니다.
위에 나열된 숫자들은 스레드 ID 로써의 역활을 합니다.
즉, 어떤 스레드의 ID 가 MainCS 함수에 파라메터로 넘오오면,
그 ID 를 통해서 해당 버퍼에 값을 작성하게 됩니다.
아래에 간단한 예가 있습니다.
[numthreads( 256,1,1) ]
void VectorAdd( uint3 id: SV_DispatchThreadID ) {
gBufOut[id] = gBuf1[id] + gBuf2[id];
}
아무리 스레드들이 복잡하게 동작하더라도, 위와 같이 ID 를 통해서 제어한다면
그 어떤 작업도 문제없이 할 수 있습니다.
일단 먼저 어떻게 DirectCompute 가 실행되어지는지에 대해서 살펴보았습니다.
실행까지 가기 위해서는 일련의 절차를 거쳐야 합니다.
이들에 대해서는 앞으로 차근차근 살펴보겠습니다.
VC++ 10은 C++0x나
병렬 프로그래밍 라이브러리 이외에도 툴적인 측면에서도 여러 좋은 기능들이 추가 되었습니다. 알고 있으면
작업할 때 편리한데 시간이 부족하여 제가 아직 자세하게 찾아보지 못해서 소개하지 못한 것이 많이 아쉽습니다. 그래서
짥은 것이라도 틈틈이 시간나면 소개하려고 합니다.
이미 알고 계시겠지만 Visual Stuido 2010 Beta2에
새로운 C++0x 기능이 추가 되었습니다.
추가된 것은nullptr이라는 키워드 입니다.
nullptr은 C++0x에서
추가된 키워드로 널 포인터(Null Pointer)를 나타냅니다.
null_ptr이
필요한 이유
C++03까지는 널 포인터를 나타내기 위해서는 NULL 매크로나 상수 0을 사용하였습니다.
그러나 NULL 매크로나 상수 0을
사용하여 함수에 인자로 넘기는 경우 int 타입으로 추론되어 버리는 문제가 발생 합니다.
< List 1 >
#include <iostream>
using namespace std;
void func( int a )
{
cout << "func
- int " << endl;
}
void func( double *p )
{
cout << "func
- double * " << endl;
}
int main()
{
func( static_cast<double*>(0)
);
func( 0 );
func( NULL
);
getchar();
return 0;
}
< 결과 >
첫
번째 func 호출에서는 double* 로 캐스팅을 해서
의도하는 func이 호출 되었습니다. 그러나 두 번째와 세
번째 func 호출의 경우 func( doube* p ) 함수에
널 포인터로 파라미터로 넘기려고 했는데 의도하지 않게 컴파일러는 int로 추론하여 func( int a )가 호출 되었습니다.
바로 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 nullptr 이라는 키워드가
생겼습니다.
nullptr 구현안
C++0x에서 nullptr의
드래프트 문서를 보면 nullptr은 아래와 같은 형태로 구현 되어 있습니다.
const class {
public:
template <class T>
operator T*() const
{
return 0;
}
template <class C, class T>
operator T C::*() const
{
return 0;
}
private:
void operator&() const;
} nullptr = {};
nullptr 사용 방법
사용방법은 너무 너무 간단합니다. ^^
그냥 예전에 널 포인터로 0 이나 NULL을 사용하던 것을 그대로 대처하면 됩니다.
char* p = nullptr;
<List1>에서 널 포인트를 파라미터로 넘겨서 func( double* p )가 호출하게 하기 위해서는
func( nullptr );
로 호출하면 됩니다.
nullptr의 올바른 사용과 틀린 사용 예
올바른 사용
char* ch = nullptr; // ch에 널 포인터 대입.
sizeof( nullptr ); // 사용 할 수 있습니다. 참고로
크기는 4 입니다.
typeid( nullptr ); // 사용할 수 있습니다.
throw
nullptr; // 사용할 수 있습니다.
틀린 사용
int n = nullptr; // int에는 숫자만 대입가능한데
nullptr은 클래스이므로 안됩니다.
Int n2 = 0
if( n2 == nullptr ); // 에러
if( nullptr ); // 에러
if( nullptr == 0 ); // 에러
nullptr = 0; // 에러
nullptr + 2; // 에러
nullptr 너무 간단하죠? ^^
VC++ 10에서는 예전처럼 널 포인터를 나타내기 위해서 0 이나 NULL 매크로를 사용하지 말고 꼭nullptr을 사용하여 함수나 템플릿에서 널
포인터 추론이 올바르게 되어 C++을 더 효율적으로 사용하기 바랍니다.^^
짜투리 이야기...... ^^
왜 nullptr 이라고
이름을 지었을까?
nullptr을 만들 때 기존의 라이브러리들과 이름 충돌을 최대한
피하기 위해서 구글로 검색을 해보니 nullptr로 검색 결과가 나오는 것이 별로 없어서 nullptr로 했다고 합니다.
제안자 중 한 명인 Herb Sutter은 현재 Microsoft에서 근무하고 있는데 그래서인지 C++/CLI에서는
이미 nullptr 키워드를 지원하고 있습니다.
C++0x 이야기
근래에 Boost 라이브러리의
thread 라이브러리가 C++0x에 채택 되었다고 합니다.
Boost에 있는 많은 라이브러리가 C++0x에 채택되고 있으므로 컴파일러에서 아직 지원하지
않는 C++0x의 기능을 먼저 사용해 보고 싶다면 꼭 Boost 라이브러리를
사용해 보기 바랍니다.
아주 오래 전 컴퓨터에는 GPU 라는 개념이 특별히 존재하지 않았습니다.
그저 화면에 얼마나 많은 픽셀을 나타낼 수 있는가 정도가 그래픽 카드의 성능을 나타내는 기준이였습니다.
그랬던 상황이 오늘 날에 이르게 된 것입니다.( 굳이 자세히 언급할 필요가 없을 것 같습니다.^^ )
오늘날의 GPU 의 성능은 가히 놀라울 정도입니다.
하지만 이런 놀라운 성능을 가진 GPU의 processing unit 들이 대부분의 시간을 놀면서 있다는 것이
우리의 신경에 거슬렸던 것입니다.
그래서 이들에게 일감을 분배시키기 위한 방안을 생각하게 되었고,
이를 배경으로 등장한 것이 바로 GPGPU 입니다.
GPU 를 활용한 일반적인 처리 방식을
GPGPU( General-purpose computing on graphics processing uints ) 라고 합니다.
범용성 있게 GPU 를 활용해서 처리하겠다는 것이지만,
사실 CPU 와 GPU 의 목적은 엄연히 다릅니다.
CPU 는 광범위한 영역에서도 효율적으로 이용될 수 있도록 설계를 된 것이지만,
GPU 는 그래픽 처리를 위한 산술 연산에 특화된 processing unit 입니다.
오늘 날 PC 는 멀티코어 형식이 많아지고 있는 추세인데,
하나의 CPU 는 기본적으로 특정 시간에 하나의 연산만 수행할 수 있습니다.
GPU 의 경우에는 병렬처리 형식에 완전히 특화된 형태입니다.
오늘날 GPU의 코어는 32개라고 합니다.
즉 32개가 연산이 동시에 실행될 수 있다는 얘기입니다.
아래 그림을 한번 보실까요?
GPU 에는 SIMD 라는 것이 굉장히 많은 것을 볼 수 있습니다.
SIMD( Single Instruction Multiple Data ) 라는 것은 병렬 프로세서의 한 종류입니다.
벡터 기반의 프로세서에서 주로 사용되는데,
하나의 명령어를 통해서 여러 개의 값을 동시에 계산할 수 있도록 해줍니다.
( http://ko.wikipedia.org/wiki/SIMD --> 여기서 참고 했습니다^^ )
벡터 기반이라는 사실에 우리는 주목할 필요가 있습니다.
GPU 는 광범위한 목적으로 설계된 processing unit 이 아닙니다.
즉, GPGPU 를 활용하는 목적은 주로 수치 연산에만 국한된 이야기 입니다.
일반적인 로직으로 GPGPU 를 활용하는 것은 그리 좋은 선택이 아니라는 것입니다.
현재 GPGPU 가 활용되고 있는 영역은 이미지 프로세싱, 비디오 프로세싱, 시뮬레이션 등과 같이
많은 수학 연산이 필요한 영역입니다.
분명한 것은 이들 수치 연산에 국한된 모델이라 할지라도, 그 성능이 무척 매력적이라는 것입니다.
이런 GPGPU 활용을 위해서 마이크로소프트는 어떤 준비물을 가지고 등장했을까요?
그것이 바로 'DirectCompute' 라는 것입니다.^^
아래 그림을 한번 보실까요?
DirectCompute 외에도 친숙한 이름이 보이시나요?
개인적으로 현재 GPGPU 분야에서 가장 앞서 있다고 보여지는 CUDA 가 있습니다.
이것들에 대한 우열을 가리기는 어려운 문제입니다.
여러분이 처한 상황에서 최선의 선택을 하면 되는 것입니다.
그 중에 DirectCompute 도 하나의 선택지일 뿐입니다.
CUDA 도 굉장히 훌륭한 GPGPU 모델입니다.
( 사실 저도 CUDA 를 공부하면서 GPGPU 의 개념을 잡았습니다.^^ )
CUDA 는 제가 지금 언급하지 않아도 될 정도로 많은 정보들이 공개되어 있습니다.
DirectCompute 는 마이크로소프트에서 가지고 나온 GPGPU 모델입니다.
앞으로 OS 의 강력한 지원을 가지고 등장하게 될 것입니다.
사실 GPGPU 와 DirectCompute 는 매우 혼란스럽게 사용될 수 용어들입니다.
그래서 오늘은 이들 두 용어를 확실히 구분하는 것으로 마무리 하겠습니다.^^
다음 시간부터는 DirectCompute 에 대해서 조금씩 살펴보겠습니다.
concurrent_queue는 사용 용도가 concurrent_vector 보다 더 많을 것 같아서 좀 더 자세하게 설명하겠습니다.
온라인 서버 애플리케이션의 경우 ‘Producer-Consumer 모델’이나 이와 비슷한 모델로 네트웍을 통해서 받은 패킷을 처리합니다. 즉
스레드 A는 네트웍을 통해서 패킷을 받으면 Queue에 넣습니다. 그리고 스레드 B는 Queue에서
패킷을 꺼내와서 처리합니다. 이 때 Queue는 스레드 A와 B가 같이 사용하므로 공유 객체입니다. 공유 객체이므로 패킷을 넣고 뺄 때 크리티컬섹션과 같은 동기 객체로 동기화를 해야 합니다. 이런 곳에 concurrent_queue를 사용하면 아주 좋습니다.
concurrent_queue를
사용하기 위한 준비 단계
너무 당연하듯이 헤더 파일과 네임스페이스를 선언해야 합니다.
헤더파일
#include <concurrent_queue.h>
네임스페이스
using namespace Concurrency;
을 선언합니다.
이제 사전 준비는 끝났습니다. concurrent_queue를 선언한
후 사용하면 됩니다.
concurrent_queue< int > queue1;
concurrent_queue에 데이터 추가
concurrent_queue에 새로운 데이터를 넣을 때는push라는 멤버를 사용합니다.
원형
void
push( const _Ty& _Src );
STL의 deque의 push_back과 같은 사용 방법과 기능도 같습니다. 다만 스레스
세이프 하다는 것이 다릅니다. concurrent_queue는 앞 회에서 이야기 했듯이 스레드 세이프한
컨테이너이므로 제약이 있습니다. 그래서 deque 와
다르게 제일 뒤로만 새로운 데이터를 넣을 수 있습니다.
concurrent_queue< int > queue1;
queue1.push( 11 );
concurrent_queue에서
데이터 가져오기
데이터를 가져올 때는try_pop멤버를 사용합니다. 앞의 push의 경우는 STL의 deque와 비슷했지만 try_pop은 꽤 다릅니다.
원형
bool
try_pop( _Ty& _Dest );
try_pop을 호출 했을 때
concurrent_queue에 데이터가 있다면 true를 반환하고 _Dest에 데이터가 담기며 concurrent_queue에 있는
해당 데이터는 삭제됩니다. 그러나 concurrent_queue에
데이터가 없다면 false를 즉시 반환하고 _Dest에는
호출했을 때의 그대로 됩니다.
concurrent_queue< int > queue1;
queue1.push( 12 );
queue1.push( 14 );
int Value = 0;
if( queue1.try_pop( Value ) )
{
//
queue1에서 데이터를 가져왔음
}
else
{
//
queue1은 비어 있었음.
}
concurrent_queue가
비어 있는지 검사
concurrent_queue가 비어 있는지 알고 싶을 때는empty()를 사용합니다. 이것은
STL의 deque와 같습니다.
원형
bool
empty() const;
비어 있을 때는 true를 반환하고 비어 있지 않을 때는 false를 반환합니다. 다만
empty를 호출할 때 비어 있는지 검사하므로 100% 정확하지 않습니다. 100% 정확하지 않다라는 것은 empty와 push, try_pop 이 셋은 스레드 세이프하여 동시에 사용될 수 있으므로
empty를 호출할 시점에는 데이터가 있어서 false를 반환했지만 바로 직후에 다른 스레드에서 try_pop으로 삭제를 해버렸다면 empty 호출 후 false를 반환했어 try_pop을 호출했는데 false가 반환 될 수 있습니다.
concurrent_queue에 있는 데이터의 개수를 알고 싶을 때
concurrent_queue에 있는 데이터의 개수를 알고 싶을 때는unsafe_size멤버를 사용합니다.
원형
size_type
unsafe_size() const;
이것은 이름에서도 알 수 있듯이 스레드 세이프 하지 않습니다. 그래서 unsafe_size를 호출할 때 push나 try_pop이 호출되면 unsafe_size를 통해서 얻은 결과는
올바르지 않습니다.
concurrent_queue에
있는 데이터 순차 접근
concurrent_queue에 있는 데이터를 모두 순차적으로 접근하고
싶을 때는unsafe_begin과 unsafe_end를
사용합니다.
원형
iterator
unsafe_begin();
const_iterator
unsafe_begin() const;
iterator
unsafe_end();
const_iterator
unsafe_end() const;
unsafe_begin을 사용하여 선두 위치를 얻고, unsafe_end를 사용하여 마지막 다음 위치(미 사용 영역)를 얻을 수 있습니다. 이것도 이름에 나와 있듯이 스레드 세이프 하지
않습니다.
모든 데이터 삭제
모든 데이터를 삭제할 때는clear를 사용합니다. 이것은 이름에 unsafe라는 것이 없지만 스레드 세이프 하지 않습니다.
원형
template< typename _Ty, class _Ax >
void
concurrent_queue<_Ty,_Ax>::clear();
제 글을 보는 분들은 C++을 알고 있다는 가정하고 있기 때문에 STL을 알고 있다고 생각하여 아주 간단하게 concurrent_queue를
설명 하였습니다.
concurrent_queue 정말 간단하지 않습니까? 전체적으로 STL의 deque와
비슷해서 어렵지 않을 것입니다. 다만 스레드 세이프 하지 않은 것들이 있기 때문에 이것들을 사용할 때는
조심해야 된다는 것만 유의하면 됩니다.
이것으로 Concurrency Runtime의 PPL에 대한 설명은 일단락 되었습니다.
이후에는 Concurrency Runtime의 다른 부분을 설명할지
아니면 Beta2에서 새로 추가된 C++0x의 기능이나 또는
이전에 설명한 것들을 더 깊게 설명할지 고민을 한 후 다시 찾아 뵙겠습니다.^^
안녕하세요. 아직 떨린 마음을 감추지 못하는 팀블로그 새내기 박세식입니다. 너무나 오랜만에 포스팅을 하게되네요. 제 개인사까지 다 말씀드릴 필요는 없겠지만, 여러분 모두 새해에는 하시는일 모두 잘되었으면 좋겠습니다. 진심으로요ㅠㅠ 늦었지만 새해 복 많이 받으세요^^
이번 시간은 ASP.NET MVC와 인사를 나눠보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 반갑게 만나보도록 하죠^^
M, V, C의 각방생활
먼저 프로젝트를 생성합니다. 새 프로젝트 열기에서
ASP.NET MVC 2 Web Applicatoin 을 선택하고, 이름은 HelloMVC 로 하겠습니다. OK를 클릭하면 다음과 같이 유닛 테스트 프로젝트를 생성할 것인지 묻는 창이 뜹니다. (이게 ASP.NET MVC의 장점이라는 겁니다. 프로젝트 자체에서 유닛 테스트를 지원해주고 있습니다. 이 창에서 Yes 를 선택하면 간단하게 유닛테스트 프로젝트를 생성할 수 있습니다.) 이 시간은 유닛테스트와는 전혀 상관이 없는 관계로 No를 선택하도록 하겠습니다.
그러면, 다음과 같은 구조의 프로젝트가 생성된 것을 확인하실 수 있습니다.
Controllers, Models, Views 폴더가 각각 분리되어 생성되었습니다. 지나가는 얘기로, 저의 한가지 꿈이 여러개의 방이 있는 집을 갖는건데요.^^; 하나는 서재실, 또 하나는 음악실, 나머지 하나는 침실 뭐 이런거죠. 정말 각각의 방 안에서의 할일이란 명확합니다. 각각의 방에서 할일들을 한 방에서 하게 된다면... 잠시 상상해보겠습니다. 한쪽에서는 드럼과 피아노와 일렉기타의 절묘한 하모니의 시끄러움(?)이, 다른 한쪽에서는 책과 씨름하며, 또 다른 한쪽에서는 코를 곯며 자는 모습... 상상이 가십니까? 음악실에서는 음악을 연주하며 맘껏 소리높여 노래도 부르고, 서재실에서는 조용한 가운데 책도 보며 교양을 쌓고, 침실에서는 자면되는거죠. 모델, 뷰 그리고 컨트롤러 또한 각자의 할 일이 뚜렷하기 때문에 한 방에 같이 있을 수가 없습니다. 각방을 써야하는거죠^^
프로젝트가 생성될때 샘플페이지도 같이 생성이 됩니다. F5를 눌러서 확인해보겠습니다. 클릭하시면 디버깅을 할 수 있도록 Web.config 파일을 수정한다는 팝업창이 뜨는데요, OK하고 넘어가도록 합니다.
자, Welcome to ASP.NET MVC! 가 출력되는 것을 확인하실 수 있습니다. 우리를 먼저 반갑게 맞이해주는데요.^^ 기분좋네요~ 가만히 있을 순 없죠. 저도 인사를 해보도록 하겠습니다.
Hello! ASP.NET MVC!!!
먼저, 컨트롤러 폴더의 HomeController 클래스의 Index() 메쏘드를 다음과 같이 수정하겠습니다.
public ActionResult Index()
{
ViewData["Message"] = "Hello! ASP.NET MVC!!!";
return View();
}
소스 1 - /Controllers/HomeController.cs
컨트롤러는 ViewData 를 통해서 뷰에 데이터를 전달할 수 있습니다. 뷰에서는 인라인 코드로 ViewData에 접근할 수 있습니다. (자세한건 여기에서 'ViewData로 뷰에 전달하기'를 봐주세요) 수정한 내용은 F5 로 실행하여 확인할 수 있습니다.
그런데 주소를 보니 http://localhost:1589/로 되어있는데도 원하는 결과를 확인할 수 있습니다. ASP.NET MVC는 기존 웹폼에서처럼 직접적인 페이지 호출이 아닌 라우팅 룰에 의해 호출이 됩니다. ASP.NET MVC 애플리케이션이 처음 시작되면 Global.asax.cs 에 있는 Application_Start() 메쏘드가 호출되고 이는 라우트 테이블을 생성합니다.
소스 2 - Global.asax.cs
라우트 테이블은 들어오는 웹 요청을 3부분으로 나눕니다. 처음은 컨트롤러 이름과 매핑이되고, 두번째는 액션메쏘드와 매핑이 되고, 세번째는 그 메쏘드에 전달될 파라미터와 매핑이 됩니다. 예를들어, /Product/Detail/3 과 같이 요청이 들어오면 다음과 같이 나뉩니다.
Controller = ProductController
Acton = Detail
Id = 3
예제에서 주소가 http://localhost:1589/ 이렇게 되어도 라우트 테이블의 디폴트값인 HomeController의 Index 액션메쏘드를 호출하기 때문에 우리가 원하는 결과를 볼수 있었던 거죠^^
이제 인사는 나누었는데 처음 만남에 인사만 나누기는 섭섭하죠? ^^; 커피라도 한잔하며 얘기 나눠보
는게 좋겠죠? 흠.. 이번시간은 간단히 인사만 나누고 끝내려고 했는데요. 너무 금방 헤어지면 정말 아쉬울것 같아서 더 진행하는 것이니 간단하게 해보도록 하겠습니다. 아무쪼록 저의 허접함을 탓하지 마옵소서...(저 스스로 분발하도록 하겠습니다^^;)
Html.ActionLink() 메쏘드는 A 태그를 만듭니다. 링크를 MenuForm으로 하네요. 물론 실행해 보면 에러가 나겠죠. 메뉴컨트롤러와 해당 액션메쏘드가 없기 때문이죠. 그러면 컨트롤러를 생성해보도록 하겠습니다.
using HelloMVC.Models;
namespace HelloMVC.Controllers
{
public class MenuController : Controller
{
//
// GET: /Menu/
public ActionResult MenuForm()
{
List<Menu> MenuList = new List<Menu>();
MenuList.Add(new Menu { Id = 1, Name = "커피", Price = "4000" });
MenuList.Add(new Menu { Id = 2, Name = "레몬에이드", Price = "5000" });
return View(MenuList);
}
}
}
소스 4 - /Controllers/MenuController.cs
ViewResult로 MenuList 모델을 파라미터로 뷰페이지로 리턴합니다. 액션메쏘드에 아무데서나 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 뷰페이지를 생성하도록 하겠습니다.
Add View를 클릭하면 다음과 같은 팝업이 뜹니다. 먼저 저희가 컨트롤러에서 메뉴를 추가한 리스트를 확인해보기 위해서 다음과 같이 세팅하도록 하겠습니다.
Create a stringly-typed view를 선택하고(뷰를 생성할때 모델과 강력한 결합을 이끌게 되면 직접적으로 모델의 애트리뷰트들을 액세스할수 있게 됩니다.), View data class 를 Menu클래스로 선택합니다. 마스터 페이지의 체크를 해제하도록 합니다. Add 버튼을 클릭하시면 MenuForm 페이지가 생성되는 것을 확인하실 수 있습니다. 바로 실행을 해보시면,
잘나오네요. 그러면 소스를 조금(?) 수정하도록 하겠습니다.
<%@ Page Language="C#" Inherits="System.Web.Mvc.ViewPage<IEnumerable<HelloMVC.Models.Menu>>" %>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" >
<head id="Head1" runat="server">
<title>MenuForm</title>
</head>
<script type="text/javascript">
var menuList = new Array();
function Menu() {
this.id;
this.name;
this.price;
this.quantity = 0;
this.cPrice;
}
function addMenu(id, name, price) {
var menuNum = -1;
for (var k = 0; k < menuList.length; k++) {
if (id == menuList[k].id) {
menuNum = k;
break;
}
}
if (menuNum == -1) {
var mn = new Menu();
mn.id = id;
mn.name = name;
mn.price = price;
mn.quantity++;
mn.cPrice = price;
menuList.push(mn);
}
else {
menuList[k].quantity++;
menuList[k].cPrice = menuList[k].quantity * parseInt(menuList[k].price);
}
var str = "";
var totalPrice = 0;
for (var i = 0; i < menuList.length; i++) {
str += menuList[i].name + " " + menuList[i].quantity + "잔 " + menuList[i].cPrice + "<br />";
totalPrice += parseInt(menuList[i].cPrice);
}
document.getElementById("divMenuList").innerHTML =
이번 시간에는 Multi-threaded Rendering 을 위한 API 들에 대해서 살펴보겠습니다. 기능 위주의 설명을 위해서 인자들에 대한 명시는 생략했습니다. 이점 주의해주시기 바랍니다.
ID3D11Device::CreateDeferredContext()
가장 먼저 살펴볼 것은 DeferredContext 의 생성입니다. 이 DeferredContext 는 스레드당 하나씩 생성되어질 수 있음을 앞선 시간을 통해서 언급했습니다. 또한 이 DeferredContext 는 Command List 들을 생성해서 가지고 있습니다. 즉, 렌더링이 가능한 상태라는 것입니다. 그런 기능을 우리는 Device 인터페이스를 통해서 생성합니다. 이것은 역시 Free thread 한 작업이기 때문에 Device 인터페이스를 이용합니다.
하나의 DeferredContext 는 thread-safe 합니다. 즉, 스레드 상에서 DeferredContext 가 관련 Command 들을 기록하는 것은 안전한 작업입니다.
간단한 사용 방법은 아래와 같습니다. ID3D11DeviceContext* pDeferredContext = NULL; hr = g_pd3dDevice->CreateDeferredContext(0, &pDeferredContext);
ID3D11DeviceContext::FinishCommandList()
신기하게도 우리는 이 API 호출 한번으로 CommandList 들을 기록하고 생성할 수 있습니다. API 이름이 Finish 여서 Start나 Begin 계열의 API 를 검색해 보았지만, 없었습니다.^^ 각각의 DeferredContext 별로 호출되기 때문에 DeviceContext 의 멤버함수로 되어 있습니다. 앞선 시간을 통해서 DeviceContext 는 ImmeidateContext 와 DeferredContext 로 분리될 수 있다고 언급했었습니다. 두 Context 모두 ID3D11DeviceContext 인터페이스를 사용하기 때문에 오해의 소지가 약간 있습니다. 이 FinishCommandList 는 DeferredContext 를 위한 API 임을 유념하시기 바랍니다.
간단한 사용 방법은 다음과 같습니다.
ID3D11CommandList* pd3dCommandList = NULL;
hr = pDeferredContext->FinishCommandList( FALSE, &pd3dCommandList );
ID3D11DeviceContext::ExecuteCommandList()
이 API는 DeferredContext 에 의해서 생성된 CommandList 들을 실행합니다.
역시나 ID3D11DeviceContext 의 멤버함수이기 때문에 혼란스러울 수 있습니다.
과연 ImmediateContext 가 이 함수를 호출할까요? 아니면, DeferredContext 일까요?
지난 시간들을 통해서 우리는 실제로 Multi-threaded Rendering 이라는 것은
CommandList 생성을 Multi-thread 기반으로 하는 것이라고 언급했었습니다.
그 이후에 실제 그래픽 카드로의 전송은 하나의 스레드만 할 수 있다고 했었습니다.
바로 그 사실입니다.
이 함수는 ImmediateContext 에 의해서 호출됩니다.
즉, 이 API 는 그래픽 카드로 해당 CommandList 들을 전송하는 것입니다.
간단한 사용 방법은 아래와 같습니다.
g_pImmediateContext->ExecuteCommandList( g_pd3dCommandList, TRUE );
이상 3가지 API 에 대해서 살펴보았습니다.
믿기지 않으시겠지만(?)
Multi-threaded Rendering 작업은 이 세가지 API로 할 수 있습니다.
나머지는 스레드 생성과 제어를 위한 작업이 결합되어야 할 것입니다.
일반적인 스레드 프로그래밍과 관련된 내용이라 이곳에서는 배제를 했습니다.
현재 DirectX SDK Sample 에는 'MultithreadedRendering11' 라는 것이 있습니다.( 2009 August 버전 기준 )
이것과 관련된 소스가 있으니 참고해서 보시면 좋을 것 같습니다.
이상으로 Multi-threaded Rendering 의 기본 개념 설명을 마치고자 합니다.
이 부분과 관련된 내용은 앞으로 정리가 되는대로 추가하거나 수정이 되어질 수 있을 것입니다.
다음 시간부터는 DirectX11 의 다른 주제를 가지고 돌아오겠습니다.^^
안녕하세요. 이번에 새롭게 팀원이된 박세식이라고 합니다. 많이 부족해서 컴터앞에 앉아 이렇게 자판을 두드리고 있는 시간에도 떨림이 멈추질 않네요-_-; 앞으로 잘 부탁드리겠습니다.(따스~한 피드백 아시죠^^;) 자~ 그럼. ASP.NET MVC에 대해 알아보도록 하겠습니다.
첫번째 시간으로 ASP.NET MVC vs ASP.NET WEB FORM 에 대해 글을 써보도록 하겠습니다. 제 포스트는 ASP.NET MVC에 관한 글입니다.^^; 그래서 이 둘의 대결구도라기 보다는 웸폼의 문제점을 짚어보고 MVC에 좋은 점에 대해서 글을 써 나가려고 합니다.
ASP.NET WEB FORM의 문제점?
ASP.NET WEB FORM은 ASP.NET 개발의 전통적인 스타일이고, 큰 스케일의 웹사이트를 좀더 간단하게 만들게 해주는 기술입니다. 웹폼은 드래그 앤 드랍으로 컨트롤들을 ASP.NET 페이지에 추가하고 그것들에 맞는 코드를 작성합니다. 이러한 개발방식이 개발자들의 마음을 끄는거죠. 그!러!나! 웹폼은,
● 관계가 분리되어 있지 않습니다. UI와 코드가 섞여있죠--; ● 자동적으로 테스트하는 것이 쉽지 않습니다. 런타임 시작없이 테스트하기가 어렵죠. 이는 실행환경을 쭉~ 돌면서 테스트할 수 밖에 없다는 겁니다-_-; ● 상태정보를 저장하려면 각 서버페이지의 상태를 뷰스테이트라고 하는 히든 필드값으로 클라이언트 페이지에 저장합니다.
하지만, 웹폼 개발에서의 특징인 뷰스테이트와 포스트백은 축복이자 파멸의 원인이됩니다. 뷰스테이트는 클라이언트와 서버간의 오고가는 데이터들의 상태를 히든 필드로 구성하고 있는 메커니즘으로, 이것의 크기는 무지막지하게 커질 수 있습니다. 매번 호출시 이 거대한 데이터가송수신된다니 끔찍스럽죠-_-; 특히 페이지에 데이터그리드나 그리드뷰와 같은 서버컨트롤이 포함되어있다면 한페이지 한페이지 넘길때마다 응답지연의 원인이 되어 사용자들을 기다림에 지치게 만드는거죠 OTL;; 또한 포스트백은 매번 액션에 의한 트리거로서 발생이됩니다. 그 거대한 데이터(뷰스테이트)를 어떤 액션만 취하게 되면 다시 그리게 되는거죠. 이 뷰스테이트에 대해 좀더 알아보죠.
뷰스테이트(View State)란?
뷰스테이트는 포스트백시 웸폼의 상태의 변화를 유지시켜주는 기술입니다. 일반적으로 __VIEWSTATE라는 이름의 히든 필드로 웹페이지에 위치합니다. 이 히든값은 수십 킬로바이트씩 쉽게 커질 수 있습니다. 이 뷰스테이트는 사용자가 웹 페이지를 포스트백 할 때 천천히 불려지고(다운로드), 그 히든 값의 내용을 웹 요청시에 포스트해서 요청 시간을 길어지게 합니다. ASP.NET 웹 페이지의 요청이 올 때 정확하게 무슨 일이 일어나는지를 알려면 ASP.NET 페이지의 생명주기(Life Cycle)을 알아봐야 하는데요. 잠깐 간단하게만 알아보도록 하죠^^;(어째~ 이야기가 점점 옆으로 새네요.. 언제 제자리로 돌아올지는 생각하지 말아주세요-_-;)
Asp.Net Page Life Cycle
매번 ASP.NET 웹 페이지에 의해 서버에 요청이 오면 첫째로 웹 서버는 ASP.NET 엔진으로 요청을 넘깁니다. ASP.NET 엔진은 웹 페이지의 올바른 파일 접근을 확인하는 여러 단계로 구성된 파이프라인을 통해서 사용자의 세션 정보를 얻습니다. 파이프라인의 끝에서는 요청된 웹 페이지에 상응하는 클래스를 인스턴스화하고 ProcessRequest() 메쏘드를 호출합니다. ASP.NET 페이지의 생명주기는 ProcessRequest() 를 통해서 시작됩니다. 이 메쏘드는 페이지의 컨트롤 단계를 준비합니다. 그 다음으로, 페이지와 서버는 ASP.NET 웹 페이지에 필요한 여러 단계를 하나씩 단계별로 밟게 됩니다. 이 단계들에는 뷰스테이트를 관리하고, 포스트백 이벤트를 처리하고, HTML 페이지를 렌더링하는 것들이 포함되어 있습니다.
다시 뷰스테이트로 돌아와서 정리하자면, 세상에 공짜는 없습니다.(비용이 든다는거죠) 여기 뷰스테이트도 예외일 수는 없습니다^^; ASP.NET 페이지가 요청될 때마다 뷰스테이트는 두가지 성능에 관련되는 일을 합니다. 첫째는, 모든 페이지를 방문할 때 뷰스테이트는 해당 컨트롤 계층의 모든 컨트롤의 뷰스테이트를 모아서 베이스 64 인코딩으로 시리얼라이즈합니다. 여기서 생성된 스트링이 __VIEWSTATE에 값인거죠^^
반대로, 포스트백시에는 뷰스테이트를 읽엇 저장된 뷰스테이트 데이터로 디시리얼라이즈하고 컨트롤 계층구조에 있는 적절한 컨트롤러로 업데이트합니다. 두번째로, 뷰스테이트는 클라이언트가 다운로드 받아야할 웹페이지의 크기를 증가시킵니다. 원래 보여질 페이지의 데이터와는 또다른 데이터인거죠. 뷰스테이트 크기가 큰 페이지는 이 뷰스테이트의 크기가 수십 킬로바이트가 됩니다. 이것을 다운받기 위해 또 수 초나 수 분의 시간을 할애해야합니다.(이게~ 뭔가요-_-;) 또, 포스트백시에도 뷰스테이트를 웹 서버로 보내야하고, 그것 때문에 포스트백 요청시간이 증가하는 거죠.
● 뷰(View) 는 애플리케이션의 UI를 담당하고, 이는 단지 컨트롤러에 의해 애플리케이션의 데이터로 채워질 HTML 템플릿에 지나지 않습니다. ● 모델(Model) 은 UI를 렌더링하는 뷰가 사용할 애플리케이션의 객체, 즉 애플리케이션의 데이터의 비즈니스 로직을 구현합니다. ● 컨트롤러(Controller) 는 사용자 입력과 상호작용하는 응답을 핸들링합니다. 웹 요청은 컨트롤러에 의해 핸들링되고, 요청된 URL의 표현될 뷰와 적절한 데이터(모델 객체)를 결정합니다.
ASP.NET MVC의 요청 흐름도
ASP.NET MVC 애플리케이션은 웹폼과 같이 주소창에 입력된 URL이 해당서버의 디스크에 있는 페이지(파일)을 찾는것이 아닌 컨트롤러를 통한 뷰를 호출하게 됩니다. URL은 컨트롤로와 매핑이 되고 컨트롤러는 뷰를 리턴해주는 식이죠. 다음의 그림을 보시면
처음 사용자 요청(URL)이 들어오면 Routing Rule 에 의해 컨트롤러를 매핑시킵니다. Routing Rule 은 ASP.NET MVC 프로젝트를 생성하면 Global.asax에 정의되어 있는데요. 제 블로그에 컨트롤러를 설명하면서 Global.asax에 대해 간략하게 설명한 부분이 있는데요 참고하시기 바랍니다. 여기서도 간단히 설명드리자면, 주소는 {controller}/{action}/{id} 이런식으로 들어오게됩니다. 특정 컨트롤러의 특정 액션메쏘드의 파라미터로 id를 넘겨준다는 룰이죠. (액션메쏘드는 컨트롤러 클래스에서 public으로 제공되는 메쏘드를 가리킵니다.)
다시, 컨트롤러는 뷰에 넘겨줄 데이터를 만들 모델을 선택합니다. 선택된 모델객체는 뷰에 넘겨줄 데이터(ViewData)를 만들고, 컨트롤러가 이를 뷰에 넘겨줍니다. 마지막으로 뷰는 HTML로 렌더링해서 사용자에게 보여줌으로 하나의 흐름이 흘러가는 거죠^^;
그래서 ASP.NET MVC의 장점은?
● 모델, 뷰, 컨트롤러로 명확하게 관계과 분리되어 있어 복잡한 애플리케이션 로직을 관리하기 쉽게 해줍니다. 이로 인해 각 개발자는 MVC 패턴의 분리된 컴포넌트를 각자 개발할 수 있습니다. 페이지 단위로 되어 있는 웸폼은 비하인드 코드에서 로직을 담당하게 되는데요. 다른 두개의 페이지에서 비슷한 작업을 하게 된다해도 하나의 작업으로 사용하기가 어렵다는 거죠^^; 특정 페이지의 이벤트가 그 페이지의 비하인드 코드를 호출하기 때문에 같은 작업을 해도 저처럼 잘 모르는 사람들은 저희에게 무한한 능력(?)을 심어주는 카피 앤 페이스트 작업을 거쳐야한다는 겁니다.
● 유닛테스팅을 쉽게해줍니다. 이 유닛테스트도 M,V,C 가 각각 깔끔하게 분리되어 있어주기 때문에 가능한거죠^^; 추후에 유닛테스트가 과연 얼마나 쉬운지 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
● MVC 모델은 뷰스테이트와 포스트백을 사용하지 않습니다. 그래서, MVC는 일반적으로 웹폼에 비해 페이지 사이즈가 작습니다. 폼의 히든 필드인 뷰스테이트 데이터와 같은 불필요한 데이터가 없기 때문이죠.
● 웸폼 모델에서의 URL이 서버의 존재하는 파일을 직접 요청하는 것 대신에 REST 방식의 URL을 사용하여 URL을 간단하게 해주고, 기억하기 쉽게 해주고, SEO의 도움을 줍니다.
SEO(Search Engine Optimization) 는 검색엔진의 결과로 보여질 랭크의 순위를 높이는 작업을 말합니다. 상위 랭크의 검색결과로 나타내어지면 사용자가 아무래도 계속 그것만 보게되니 좋겠죠^^; 그래서 URL 또한 사용자가 보기 쉬운 걸로 나타내면 좋다는거죠. 예를들어, /Product/Edit/4 이런 URL 이라면 4번째 상품을 수정하겠다는 거군. 이렇게 명시적으로 알수 있다는 겁니다. 예가 좀 부적합한가요^^;
● jQuery나 ExtJS와 같은 클라이언트단 자바스크립트 프레임워크와 쉽게 통합할 수 있습니다.
마무리요
사실, 웸폼과 MVC를 비교해서 꼭 이것이 더 좋으니까 이것만 사용해야지가 아닙니다. 각 프로젝트의 특성에 맞게 선택하는 거죠. (다시한번 말씀드리지만 이 포스트는 ASP.NET MVC에 관한 글입니다--;) 성능을 따지지 않고 빠른 개발을 원한다면 웹폼을 선택하는 것이 좋을 것 같고, 유닛테스팅과 성능에 중점을 두겠다 싶으면 MVC쪽을 선택해봄이 좋겠다는 거죠. 다음 포스트에는 예제를 통해서 ASP.NET MVC와 인사를 나눠보는 시간을 갖도록 하겠습니다^^
concurrent_queue는 queue
자료구조와 같이 앞과 뒤에서 접근할 수 있습니다.
concurrent_queue는 스레드
세이프하게 enqueue와 dequeue(queue에 데이터를
넣고 빼는) 조작을 할 수 있습니다.
또 concurrent_queue는 반복자를 지원하지만 이것은 스레드
세이프 하지 않습니다.
concurrent_queue와 queue의 차이점
concurrent_queue와 queue는 서로 아주 비슷하지만 다음과 같은 다른 점이 있습니다.
( 정확하게는 concurrent_queue와 STL의 deque와의 차이점 이라고 할수 있습니다. )
- concurrent_queue는
enqueue와 dequeue 조작이 스레드 세이프 하다.
- concurrent_queue는 반복자를 지원하지만 이것은 스레드
세이프 하지 않다.
- concurrent_queue는
front와 pop 함수를 지원하지 않는다.
대신에 try_pop 함수를 대신해서 사용한다.
- concurrent_queue는
back 함수를 지원하지 않는다.
그러므로 마지막 요소를 참조하는 것은 불가능하다.
- concurrent_queue는
size 메소드 대신 unsafe_size 함수를 지원한다.
unsafe_size는 이름 그대로 스레드 세이프 하지 않다.
스레드 세이프한 concurrent_queue의 함수
concurrent_queue에
enqueue 또는 dequeue 하는 모든 조작에 대해서는 스레드 세이프합니다.
- empty
- push
- get_allocator
- try_pop
empty는 스레드 세이프하지만 empty
호출 후 반환되기 전에 다른 스레드에 의해서 queue가 작아지던가 커지는 경우 이 동작들이
끝난 후에 empty의 결과가 반환됩니다.
스레드 세이프 하지 않은 concurrent_queue의 함수
- clear
- unsafe_end
- unsafe_begin
- unsafe_size
반복자 지원
앞서 이야기 했듯이 concurrent_queue는 반복자를 지원하지만
이것은 스레드 세이프 하지 않습니다. 그래서 이것은 디버깅 할 때만 사용할 것을 추천합니다.
또 concurrent_queue의 반복자는 오직 앞으로만 순회할 수
있습니다.
concurrent_queue는 아래의 반복자를 지원합니다.
- operator++
- operator*
- operator->
concurrent_queue는 앞서 설명한 concurrent_vector와 같이 스레드 세이프한 컨테이너지만 STL의 vector와 deque에는 없는 제약 사항도 있습니다. 우리들이 Vector와 deque를
스레드 세이프하게 래핑하는 것보다는 Concurrency Runtime에서 제공하는 컨테이너가 성능적으로
더 좋지만 모든 동작이 스레드 세이프하지 않고 지원하지 않는 것도 있으니 조심해서 사용해야 합니다.
다음에는 일반적인 queue에는 없고 concurrent_queue에서만 새로 생긴 함수에 대해서 좀 더 자세하게 설명하겠습니다.
ps : 앞 주에 Intel의 TBB에 대한 책을 보았습니다. 전체적으로 Concurrency Runtime과 비슷한 부분이 많아서 책을 생각 외로 빨리 볼 수 있었습니다. 제 생각에 TBB나 Concurrency Runtime를 공부하면 다른 하나도 아주 빠르고 쉽게 습득할 수 있을 것 같습니다.
shink_to_fit는 메모리 사용량과 단편화를 최적화 시켜줍니다. 이것은 메모리 재할당을 하기 때문에 요소에 접근하는 모든 반복자가 무효화됩니다.
Intel TBB
CPU로 유명한 Intel에서는
멀티코어 CPU를 만들면서 병렬 프로그래밍을 좀 더 쉽고, 안전화고, 확장성 높은 프로그램을 만들 수 있도록 툴과 라이브러리를 만들었습니다.
라이브러리 중 TBB라는 병렬 프로그래밍 용 라이브러리가 있습니다. 아마 TBB를 아시는 분이라면
Concurrent Runtime의 PPL에 있는 것들이
TBB에 있는 것들과 비슷한 부분이 많다라는 것을 아실 것입니다.
VSTS 2010 Beta2가 나온지 얼마 되지 않아서 병렬 컨테이너에
대한 문서가 거의 없습니다. 그러나 TBB에 관한 문서는
검색을 해보면 적지 않게 찾을 수 있습니다. concurrent_vector에 대해서 좀 더 알고 싶은
분들은 Intel의 TBB에 대해서 알아보시면 좋을 것 같습니다.
