
운영체제 mmap 시스템콜 과제
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2024.03.19
문서 내 토픽
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1. mmap 시스템콜mmap 시스템콜은 운영체제의 커널이 제공하는 서비스에 대해 응용 프로그램의 요청에 따라 커널에 접근하기 위한 인터페이스입니다. 데이터 세그먼트는 C 언어로 작성한 프로그램이 주 기억장치를 더욱 효율적으로 운영하기 위해 일정한 크기로 단위를 나누어 할당하며 관리하는 것을 의미합니다. mmap()은 메모리의 내용을 파일이나 디바이스에 매핑하기 위해 사용되는 시스템 콜입니다. 프로세스들은 각각의 주소공간을 가지게 되며, 이 주소공간은 텍스트, 데이터, 스택 3개의 세그먼트로 분할됩니다. 프로세스의 메모리는 데이터 보호를 위해 다른 프로세스의 메모리와 공유하지 않습니다. mmap()은 메모리의 특정 공간에 파일을 매핑하여 다른 프로세스에서 접근 가능하도록 하고, 메모리-파일 사이의 동기화가 편하며 대용량의 데이터 처리에 효율적입니다.
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2. mmap() 함수 사용법mmap() 함수의 사용법은 다음과 같습니다: - *start: 매핑할 메모리의 시작 주소 (일반적으로 0, Null 사용) - length: 매핑할 메모리의 길이 - prot: 권한 설정 (PROT_READ, PROT_WRITE, PROT_EXEC, PROT_NONE) - flags: 데이터 처리를 위한 정보 설정 (MAP_SHARED, MAP_PRIVATE, MAP_FIXED) - fd: 메모리 맵 방식을 사용할 파일 디스크립터 - offset: 시작주소를 기준으로 얼만큼 떨어진 곳에 생성할 것인지 mmap() 함수의 동작 과정은 다음과 같습니다: 1) 가상 메모리 주소에 파일 주소 매핑 2) 해당 메모리 접근 시 OS가 파일데이터를 복사해 물리 메모리 페이지에 넣음 3) 메모리 읽기: 가상 메모리에 매핑된 물리 메모리의 데이터 읽기 4) 메모리 쓰기: 물리 메모리 데이터 수정 후, 가상 메모리에 매핑된 페이지의 상태 나타내는 flag 수정 5) 파일 종료(close)시 물리메모리 데이터가 파일에 업데이트
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3. mmap을 이용한 matrix multiplication 프로그램 구현mmap을 이용한 matrix multiplication 프로그램 구현 과정은 다음과 같습니다: 1) 사이즈 지정 2) matrix 매핑 3) rand() 함수를 통해 값 입력 4) 반복 측정 5) matrix_multiplication 실행 결과는 다음과 같습니다: 1) 100 x 100 2) 500 x 500 3) 1000 x 1000
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1. mmap 시스템콜mmap 시스템콜은 메모리 매핑을 통해 파일 입출력 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기능입니다. 이 시스템콜을 사용하면 파일의 일부 또는 전체를 메모리에 매핑하여 직접 접근할 수 있습니다. 이를 통해 파일 입출력 시 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있으며, 대용량 데이터 처리에 효과적으로 활용할 수 있습니다. 또한 mmap은 프로세스 간 공유 메모리 구현에도 사용되어 프로세스 간 통신을 효율적으로 할 수 있습니다. 하지만 mmap 사용 시 주의해야 할 점들이 있으므로, 이에 대한 충분한 이해가 필요합니다.
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2. mmap() 함수 사용법mmap() 함수는 파일 또는 공유 메모리 영역을 가상 메모리에 매핑하는 데 사용됩니다. 이 함수의 사용법은 다음과 같습니다. 첫째, 매핑할 파일 또는 공유 메모리 영역의 크기를 결정합니다. 둘째, 매핑할 메모리 영역의 접근 권한(읽기, 쓰기, 실행 등)을 설정합니다. 셋째, 매핑된 메모리 영역에 대한 포인터를 반환받습니다. 이후 이 포인터를 통해 메모리 영역에 직접 접근할 수 있습니다. 마지막으로 더 이상 사용하지 않을 때는 munmap() 함수를 호출하여 매핑을 해제해야 합니다. 이러한 mmap() 함수의 사용법을 잘 이해하고 적절히 활용하면 파일 입출력 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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3. mmap을 이용한 matrix multiplication 프로그램 구현mmap을 이용하여 matrix multiplication 프로그램을 구현하면 다음과 같은 장점이 있습니다. 첫째, 대용량 행렬 데이터를 메모리에 직접 매핑하여 파일 입출력 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 둘째, 멀티스레드 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 셋째, 프로세스 간 공유 메모리를 활용하여 데이터 전송 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 장점들을 활용하면 matrix multiplication 연산의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다만 mmap 사용 시 주의해야 할 사항들, 예를 들어 메모리 매핑 영역의 크기 제한, 동기화 문제 등을 잘 고려해야 합니다. 전체적으로 mmap을 활용한 matrix multiplication 프로그램 구현은 고성능 행렬 연산 애플리케이션 개발에 매우 유용할 것으로 판단됩니다.