const int MAX_CNT = 1024; string[] CHKNM = new string[MAX_CNT]; string[] CHKDT = new string[MAX_CNT]; string[] CHKYO = new string[MAX_CNT]; string[] CHKRM = new string[MAX_CNT];
string MANUAL_DT = "20230101121212";
public void CALCCHK() { int ii = 0; //(1-MON, 7-SUNDAY) int day = 0; int mm = 0; int kk = 0;
DateTime now = DateTime.ParseExact(MANUAL_DT, "yyyyMMddHHmmss", System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture);
CUDA 플랫폼은 GPU의 가상 명령어셋을 사용할 수 있도록 만들어주는 소프트웨어 레이어이며, NVIDIA가 만든 CUDA 코어가 장착된 GPU에서 작동한다. 발빠른 출시 덕분에 수 많은 개발자들을 유입시켜, 사실상 엔비디아 생태계의 핵심으로 불린다. 물론 GPU 성능 차이도 있지만, 딥러닝이 각각 2012년[2]과 2016년[3]에 제대로 터지기 전부터 빠른 선구안을 취하여 업계 개발자들을 해당 플랫폼에 락인시킨 것이 매우 크다.[4]
2006년 11월에 G80 마이크로아키텍처와 함께 처음 발표된 후, 2007년 6월 23일에 CUDA SDK가 처음 배포되었다. 초기에는 C, C++만 지원했지만 10여 년이 지난 지금은 포트란이나 C#등 다양한 언어에서 사용이 가능하다. 그러나 기본적인 구조 자체는 CUDA를 설치할 때 설치되는 전용 CUDA 컴파일러가 cuda 코드 파일을 컴파일하고, 그 다음에 C++나 C# 같은 기존 언어 컴파일러에 결과물을 투입하는 방식. 버전 정보는 이곳에서 확인할 수 있다.
새로운 마이크로아키텍처 혹은 새로운 GPU가 나올 때마다 CUDA Compute Capability가 올라갔기 때문에 오래된 GPU의 경우 CUDA Compute Capability가 낮아서 일부 CUDA 기반 응용프로그램과 호환이 안될 수 있으나, 과거에 개발된 CUDA 기반 응용프로그램은 최신 GPU에서도 잘 작동한다. 또한, CUDA가 대두되면서 2007년에 GPGPU 전용인 TESLA[5] 제품군이 나왔는데, TESLA 제품군은 ECC 메모리를 탑재하여 메모리 오류를 정정하며, GeForce에서 쓰이는 같은 아키텍처 칩셋이라도 추가 명령어 몇 개를 더 지원한다. 다만 차세대 아키텍처의 GeForce에선 이전 세대의 CUDA 명령어를 전부 흡수하여 지원하는 경향이 있으므로 최신 GeForce 제품을 써도 이전 세대의 Tesla 전용 명령어를 쓸 수 있다.
GPU에 따른 CUDA Compute Capability는 이 링크를 참고하면 되며, 아래는 아키텍처 또는 GPU별로 대략적으로 정돈하였다. CUDA SDK 버전과는 다르므로 구분할 때 주의할 것. G80 : 1.0 G84, G86, G92, G94, G96, G98 : 1.1 GT215, GT216, GT218 : 1.2 GT200 : 1.3 Fermi : 2.0~2.1 Kepler 1.0 : 3.0~3.7 Kepler 2.0 : 3.5~3.7 Maxwell 1.0 : 5.0~5.3 Maxwell 2.0 : 5.2~5.3 Pascal : 6.0~6.2 Volta : 7.0 Turing : 7.5 Ampere: 8.0
CUDA와 비슷한 GPGPU 기술로 OpenCL과 DirectCompute가 있지만 이들은 표준을 기준으로 만들어졌기 때문에 로우 레벨 API의 하드웨어에 있는 고급 기능까지 사용하여 한계까지 성능을 끌어내긴 어렵다. 즉, 다른 기술은 D3D API 등을 경유하기 때문에 시간이 걸리지만 쿠다는 바로 하드웨어에 엑세스하여 컨트롤할 수 있다.
하지만 이는 쿠다의 단점으로 이어지는데, 그래픽 기능과의 연동을 전제로 만들어진 DirectCompute에 비해 그래픽 출력 용도로 사용시 오버헤드가 커진다.
그래픽 카드의 GPU는 대량의 데이터에 한 가지 연산을 적용하는 경우가 많기 때문에 단순화된 연산 유닛(코어)을 천여 개씩 탑재하고 있다.[6] 따라서 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 형태의 병렬화가 가능한 연산에 GPU를 활용해서 속도를 올리려는 시도는 예전부터 있어 왔다. 그러나 원래 그래픽을 처리하라고 설계된 그래픽스 파이프라인을 가지고 일반적인 병렬 연산을 수행하는 것은 매우 골치아픈 일이었다. 프로그래머가 일일이 GPU의 세부 사항을 다 신경써야 했기 때문이다.
CUDA 프로그램은 스트림 프로세싱[7]에 기반하며, 그 작성에는 C/C++ 언어에 동시에 실행할 쓰레드 개수 등을 선언하는데 사용되는 CUDA 전용 문법을 추가한 언어를 사용한다. CUDA 코드는 대략 GPU 안에서만 돌아가는 함수(커널이라고 부른다)를 호스트(CPU)에서 호출하는 형태로 되어 있다.
CUDA는 GPU의 메모리 모델을 추상화해서 좀 더 편하게 GPU를 이용할 수 있도록 했다. 하지만 여전히 CUDA로 최대한의 속도 증가를 얻으려면 GPU의 메모리 구조에 대해서 잘 알아야 한다. 윈도우 한정으로 CUDA 프로그래밍의 귀찮음을 덜어 주기 위해서 만들어진 BSGP(Bulk-Synchronous GPU Programming)라는 녀석이 존재한다. BSGP는 CUDA의 기계어 명령번역을 사용한 별도 언어다. 레이 트레이싱 류의 coherence가 낮은 작업에선 CUDA보다 성능향상이 있다. 다만 BSGP가 만능은 아니다. 반대로 메모리 참조 연속성이 강한 작업에선 CUDA보다 성능이 낮아진다.
최근에 CUDA를 더 보완한 OpenACC라는 게 나왔다. 좀 더 추상화가 돼있어서 코딩하기 더 편하다고 한다. 마이크로소프트에서는 C++ AMP라는 걸 만들었는데 OpenACC의 DirectCompute 버전 정도라 볼 수 있다. 그래도 아직은 일반 프로그래머가 사전지식 없이 덤빌 만한 난이도는 아니다. 단지 전에 비해 진입장벽이 많이 낮아졌을 뿐.
R337 드라이버 이후부터는 Geforce 제품군에서의 CUDA 기반 비디오 인코딩/디코딩 라이브러리가 삭제되었다. NVENC[8]를 밀기 위해서라는데(이전의 쿠다 인코더를 대체) Tesla나 Quadro 제품군은 정상적으로 사용이 가능하다. 이에 CUDA 가속을 사용하는 코덱의 사용이 불가능해지거나, 이전의 라이브러리 파일을 따로 넣지 않으면 미디어 편집 프로그램들에서의 호환성에 문제가 생겼다. 황사장: 꼬우면 쿼드로 사시든가
딥러닝을 도와주는 여러 라이브러리도 CUDA와 함께 제공된다. cuDNN, Convolution 연산을 더 빠르게 만들어주는 cuFFT[9], 선형대수 모듈인 cuBLAS 등 사실상 필요한 라이브러리들은 대부분 구현되어 있다. 하지만 그래도 사용은 어렵다. TensorFlow나 PyTorch 프레임워크가 이와 같은 라이브러리들을 사용한다.
인공지능, 블록체인, GPU "인공지능 코드를 테스트해보려면 GPU가 좋아야 해.', '인공지능을 위해 개발된 GPU' '비트코인으로 인한 GPU 대란' 등의 이야기를 심심찮게 들어봤을 것이다. 인공지능와 블록체인에는 왜 GPU로 연산을 하는 것일까?
인공지능과 블록체인은 '쉬운 연산을 엄청나게 많이' 해야 하기 때문이다. 다음 영상을 보면 아주 쉽게 이해될 것이다.
인공지능은 행렬 연산을 엄청나게 많이 해야 하고 블록 체인은 엄청나게 많은 무작위 숫자(난수)를 대입해야 한다. 따라서 좋은 GPU는 연산 시간을 줄이는데 매우 유용하다. GPGPU(General-Purpose computing on Grphics Processing Unit) 원래 GPU의 목적은 CPU의 보조 장치로써 그래픽 처리만 담당했다. 하지만 이후 GPU가 행렬과 벡터 연산에 유용하게 쓰일 수 있다는 점에서 착안해 CPU 대신 GPU로 그래픽 처리 뿐만 아니라 행렬, 벡터 처리까지 가능하도록 만든 것이다. 이렇게 일반적인 목적의 연산(General-Purpose computing)도 처리하는 GPU를 GPGPU 라고 부른다. 그 덕분에 인공지능 학습 속도가 과거에 비해 크게 향상되었다. 필자도 인공지능 공부를 위해 좋은 GPU를 구입해서 파이토치를 구동시켜봤다. GPU가 일을 하고 있나 확인하기 위해 작업관리자로 확인을 해봤다.
사실 GPU를 사용하기 위해서는 GPU를 사용하기 위한 프로그램을 설치해야 한다. 우리가 GPU를 사용하자고 컴퓨터에 알려주지 않았기 때문에 러닝을 돌리면 컴퓨터는 CPU로 연산을 한다. 아래부터는 CUDA라는 프로그램을 설치하는 방법에 대한 글입니다. 현재 설치할 계획이 없으시다면 건너뛰어도 괜찮습니다! 단순 호기심에 설치하다가는 하루를 그냥 날려버릴 수도 있어요!
CUDA GPU로 러닝을 돌리기 위해 사용하는 프로그램이 바로 이 CUDA이다. CUDA는 GPU 제조회사로 유명한 'NVIDIA' 회사용 프로그램이다. (GPU가 NVIDIA 외 다른 회사라면 다른 프로그램을 사용해야 함.) 아래는 설치방법이다. 그 외에도 설치방법은 인터넷에 검색하면 쉽게 찾을 수 있다.
꼭 드라이버 설치 → CUDA 설치 → cuDNN 설치 순서로 진행하자. 설치 전에 설치할 tensorflow 버전, 파이썬 버전, CUDA버전, cuDNN버전이 서로 호환되는지 꼭 확인하고 설치하자!! (정말 매우매우 중요하다. 이거 잘못하면 삽질의 늪에 빠진다.)
GPU 드라이버 호환 확인 GPU 드라이버 설치 후 cmd 창에 nvidia-smi 라고 쳤을 때 Driver Version 값이 높을 수록 좋다. (여기서 (Driver Version에 나오는 숫자는 최대로 설치할 수 있는 버전을 의미한다. 텐서플로우와 호환성을 따져보고 더 낮은 버전을 설치해도 괜찮다.) 예를들어 CUDA11.4.0GA 버전의 툴킷은 Driver Version 값이 471.11(윈도우 기준) 이상이어야 설치해도 문제 없다는 의미이다.
나머지 버전 호환 본인이 설치할 수 있는 CUDA 버전을 확인한 후 그에 맞게 텐서플로우, 파이썬, cuDNN 버전을 맞추면 된다. (가능하면 conda 가상환경에서 사용하는 것을 추천한다.) 설치가 잘 되었다면 nvcc -V 명령어로 잘 설치되었는지 확인할 수 있다. 이 명령어가 실행되지 않으면 잘못 설치한 것이다.
정리 개발환경을 세팅하는 것은 귀찮고 어렵다. 특히 CUDA같은 경우 인공지능 프레임워크와 GPU간의 호환이 전부 맞아 떨어져야 사용이 가능하다. 필자도 다시 지우고 깔기를 엄청 반복했다. 좋은 GPU를 사놓고 CUDA 설정을 못해서 CPU로 인공지능 공부하는 사람이 없어야 한다.
한 시스템에 CPU와 GPU가 병렬로 실행되다 보니 동기화 문제가 발생한다. 예를 들어 그리고자 하는 어떤 기하구조의 위치를 R이라는 자원에 담는다고 하자. 그 기하구조를 위치 p1에 그리려는 목적으로 CPU는 위치 p1을 R에 추가하고, R을 참조하는 그리기 명령 C를 명령 대기열에 추가한다.
명령 대기열에 명령을 추가하는 연산은 CPU의 실행을 차단하지 않으므로, CPU는 계속해서 다음 단계로 넘어간다. 만약 GPU가 그리기 명령 C를 실행하기 전에 CPU가 새 위치 p2를 R에 추가해서 R에 있던 기존 p1을 덮어쓰면, 기하구조는 의도했던 위치에 그려지지 않게 된다.
이런 문제의 해결책은 GPU가 명령 대기열의 명령들 중 특정 지점까지의 모든 명령을 다 처리할 때까지 CPU를 기다리게 하는 것이다. 대기열의 특정 지점까지의 명령을 처리하는 것을 가리켜 명령 대기열을 비운다 또는 방출한다(Flush)라고 말한다.
이때 필요한 것이 바로 울타리(Fence)이다. 울타리(펜스)는 ID3D12Fence 인터페이스로 대표되며, GPU와 CPU의 동기화를 위한 수단으로 쓰인다. 다음은 펜스 객체를 생성하는 메서드이다.
사용 예) m_pd3dDevice->CreateFence(0, D3D12_FENCE_FLAG_NONE, __uuidof(ID3D12Fence), (void**)&m_pd3dFence);
펜스 객체는 UINT64 값 하나를 관리한다. 이 값은 시간상의 특정 펜스 지점을 식별하는 정수이다. 이 값을 0으로 두고, 새 펜스 지점을 만들 때마다 이 값을 1씩 증가시킨다. UINT64의 최대값은 엄청나게 큰 값이기 때문에(약 1.8천경 정도 된다) 아무리 많은 시간동안 게임을 실행하며 이 값을 1씩 증가시킨다고 해도 이 값이 최대 값을 넘어간다는 걱정은 하지 않아도 된다.
다음은 펜스를 이용해서 명령 대기열을 비우는 방법을 보여주는 코드이다. // 현재 펜스 지점까지의 명령들을 표시하도록 펜스 값을 전진 m_nFenceValue++;
// 새 펜스 지점을 설정하는 명령을 명령 대기열에 추가한다. m_pd3dCommandQueue->Signal(m_pd3dFence, m_nFenceValue);
// GPU가 이 펜스 지점까지의 명령들을 완료할 때까지 기다린다. if(m_pd3dFence->GetCompletedValue() < m_nFenceValue) { // GPU가 현재 펜스 지점에 도달했으면 이벤트를 발동시킨다. m_pd3dFence->SetEventOnCompletion(m_nFenceValue, m_hFenceEvent);
// GPU가 현재 펜스 지점에 도달했음을 뜻하는 이벤트를 기다린다. ::WaitForSignalObject(m_hFenceEvent, INFINITE); } 이 코드를 도식화하면 다음과 같다.(생략)
위 숫자 순으로 보면 어떤 순서로 돌아가는지 알 수 있을것이다. GPU는 현재 프레임에서 필요한 명령들을 완료하면 펜스 객체의 값을 하나 증가시키는 명령을 실행하게 된다. CPU는 그 작업을 하기 전까지 대기하는 것이다.
//행 단위 선택 가능 listView1.FullRowSelect = true; } /// <summary> /// 트리를 마우스로 클릭할 때 발생하는 이벤트 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void treeView1_NodeMouseClick(object sender, TreeNodeMouseClickEventArgs e) { try { //기존의 파일 목록 제거 listView1.Items.Clear(); DirectoryInfo dir = new DirectoryInfo(e.Node.FullPath);
int DirectCount = 0; //하부 데렉토르 보여주기 foreach (DirectoryInfo dirItem in dir.GetDirectories()) { //하부 디렉토리가 존재할 경우 ListView에 추가 //ListViewItem 객체를 생성 ListViewItem lsvitem = new ListViewItem();
//생성된 ListViewItem 객체에 똑같은 이미지를 할당 lsvitem.ImageIndex = 2; lsvitem.Text = dirItem.Name;
//아이템을 ListView(listView1)에 추가 listView1.Items.Add(lsvitem); listView1.Items[DirectCount].SubItems.Add("");
C# 언어에서는 메모리를 직접 할당하고 해제하는 것이 아니라, .NET 프레임워크가 메모리를 자동으로 관리합니다. .NET 프레임워크는 메모리를 할당하고, 필요한 경우 메모리를 자동으로 해제합니다.
C# 언어는 가비지 컬렉션(Garbage Collection)이라는 기능을 제공하여 사용되지 않는 메모리를 자동으로 탐지하고 제거합니다. 가비지 컬렉터는 메모리를 자동으로 관리하여 메모리 누수를 방지하고, 프로그램의 안정성을 높입니다.
C# 언어는 메모리를 자동으로 관리하기 때문에, 메모리를 직접 관리하는 것보다 쉽고 편리합니다. 하지만, 메모리를 자동으로 관리하는 것은 메모리 관리에 대한 이해와 지식이 필요하지 않다는 것은 아닙니다. C# 언어에서도 메모리를 효율적으로 사용하고, 메모리 누수를 방지하기 위해서는 메모리 관리에 대한 이해와 지식이 필요합니다.
Java 언어에서는 메모리를 직접 할당하고 해제하는 것이 아니라, Java 가상 머신(JVM)이 메모리를 자동으로 관리합니다. JVM은 메모리를 할당하고, 필요한 경우 메모리를 자동으로 해제합니다.
Java 언어는 가비지 컬렉션(Garbage Collection)이라는 기능을 제공하여, 사용되지 않는 메모리를 자동으로 탐지하고 제거합니다. 가비지 컬렉터는 메모리를 자동으로 관리하여 메모리 누수를 방지하고, 프로그램의 안정성을 높입니다.
Java 언어는 메모리를 자동으로 관리하기 때문에, 메모리를 직접 관리하는 것보다 쉽고 편리합니다. 하지만, 메모리를 자동으로 관리하는 것은 메모리 관리에 대한 이해와 지식이 필요하지 않다는 것은 아닙니다. Java 언어에서도 메모리를 효율적으로 사용하고, 메모리 누수를 방지하기 위해서는 메모리 관리에 대한 이해와 지식이 필요합니다.
마이크로소프트가 Rust 개발자를 모집하는 것으로 보아 Rust 채택이 가속화되고 있음 전년 대비 2% 감소한 인력에도 불구하고, 마이크로소프트는 C#에서 벗어나 Rust 기반 플랫폼으로의 이동을 위한 팀 구성을 지속중 Microsoft 365의 주요 소프트웨어 아키텍트 직무에는 Rust 컴포넌트 라이브러리, SDK, 기존의 C# 기반 서비스를 Rust로 재구현하는 기술적 방향, 설계 및 구현 가이드가 포함됨 마이크로소프트는 Rust 프로그래밍 언어 채택을 기반으로 전 세계적인 규모의 플랫폼 서비스를 현대화하기 위한 새로운 팀을 구성 중임 마이크로소프트는 메타, AWS와 함께 Rust 재단의 플래티넘 멤버로, 메모리 안전한 프로그래밍에 대한 열정이 증가함에 따라 이러한 움직임은 놀랍지 않음 오랫동안 Rust에 관심을 가지고 있었으며, 2023년에는 윈도우즈 커널에 Rust가 도입되었음을 발표함 Rust는 여러 해 동안 여러 컴포넌트에 점차적으로 통합되고 있음 마이크로소프트는 공개적으로는 여전히 C#에 전념하고 있지만, 지난 몇 년간의 행동과 채용 공고는 회사가 옵션을 열어두고 있음을 시사함
러스트(Rust)는 모질라 재단에서 개발되고 있는 프로그래밍 언어로, 메모리 안전성과 성능 및 편의성에 중점을 두고 있습니다.
가비지 컬렉터 없이 메모리 안전성을 제공하는 대표적인 언어이며, C++의 대체재로 등장했습니다. 현대적인 프로그래밍 언어의 특징을 가지고 있으면서도 저수준 프로그래밍 언어의 특징도 가지고 있어서 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
다음은 러스트 언어의 특징입니다.
메모리 안전성: 메모리 안전성에 초점을 맞춘 언어로, 데이터 레이스나 널 포인터 등의 메모리 관련 오류를 사전에 방지할 수 있습니다. 병렬성: 안전하게 병렬 처리를 할 수 있는 기능을 제공합니다. 스레드 간 데이터 경합을 방지하고 안전하게 병렬 처리를 할 수 있습니다. 속도와 효율성: 고성능 시스템 프로그래밍에 적합한 언어로, 빠른 실행 속도와 높은 효율성을 제공합니다. 메모리 관리 오버헤드가 적고, 효율적인 코드 작성이 가능합니다. 함수형 및 객체지향 프로그래밍 지원: 함수형 프로그래밍과 객체지향 프로그래밍을 모두 지원합니다. 사용자의 선호에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다. 커뮤니티: 활발한 커뮤니티를 가지고 있습니다. 다양한 라이브러리와 도구를 제공하며, 개발자들 간의 정보 공유와 협업이 활발하게 이루어집니다. 러스트는 안전하고 효율적인 프로그래밍을 위한 언어로, 시스템 프로그래밍부터 웹 개발까지 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.
개요) C#은 CLR(Common Language Runtime)에 의해 코드가 실행되고 관리된다. CLR에서 가비지 컬렉터(Garbage Collector)는 자동 메모리 관리자 역할을 한다. 애플리케이션에서 메모리 할당 및 해제를 자동으로 관리한다.
장점) 개발자가 수동으로 메모리를 관리할 일이 줄어든다. -> 개발 능률 Up 관리되는 힙(managed heap)에 메모리 할당이 효율적으로 이루어진다. 객체가 다른 객체에 할당된 메모리 자체에 사용할 수 없도록 하여 메모리 보안을 제공한다.
메모리 할당) 사용자에 의해 새 프로세스가 시작되면 런타임에서는 메모리에 인접한 주소 공간 영역을 예약한다. 이 예약된 주소 공간을 관리되는 힙(managed heap)이라고 한다. 관리되는 힙에서는 객체가 할당될 주소의 포인터를 관리한다. 모든 참조 형식(reference type)은 관리되는 힙에 할당된다.
과정) 애플리케이션에서 참조 형식을 처음 만드는 경우, 이 참조 형식에 대한 메모리는 관리되는 힙의 기본 주소로 할당된다. 애플리케이션이 다음 개체를 만들 때 런타음은 처음 만든 객체 바로 다음 주소 공간에 메모리를 할당한다. 이러한 방식을 반복하여 새 객체에 대한 메모리 공간을 계속 할당한다. 관리되는 힙은 관리되지 않는 힙(unmanaged heap)에서 할당하는 것보다 속도가 더 빠르다. 런타임에서 포인터에 값을 더하여 객체의 메모리를 할당하기 때문에, 스택에서 메모리를 할당하는 속도만큼 빠르다. 또한, 연속으로 할당된 새 객체는 인접한 주소를 통해 빠른 속도로 액세스할 수 있다.
메모리 해제) 가비지 컬렉터의 최적화 엔진은 수행 중인 할당에 따라 수집을 수행하기에 가장 적합한 시간을 결정한다. 애플리케이션에서 더 이상 사용되지 않는 객체에 대한 메모리를 해제한다. 애플리케이션의 루트를 검사하여 더 이상 사용되지 않는 개체를 결정한다. 애플리케이션 루트에는 다음이 포함된다.
정적 필드(static field) 스택 객체 CPU 레지스터 등
GC는 이 목록을 사용하여 루트를 통해 연결할 수 있는 모든 객체 그래프를 생성한다. 그래프에 연결되지 못한 객체는 가비지 컬렉터에서 가비지로 간주하고 할당을 해제한다.
가비지 컬렉션) 가비지 컬렉션은 다음 조건 중 하나가 충족될 경우 발생한다. 시스템 메모리 부족 관리되는 힙의 할당된 객체에 사용되는 메모리가 허용되는 최대치를 초과 GC.Collect 메서드 호출
세대) 관리되는 힙은 세대별로 나눠져 관리된다. 주로 0세대, 1세대, 2세대로 나뉜다.
0세대 새로 할당된 객체의 메모리 영역으로, 주로 이 세대에서 가비지 컬렉션이 자주 발생한다. 대부분의 객체는 0세대에서 정리되며 다음 세대까지 남아있지 않는다. 0세대가 가득 찼을 때 새 객체가 할당될 경우, 먼저 0세대 영역에서 검사가 이루어진다.
1세대 0세대 컬렉션을 수행한 후 살아남은 메모리를 압축하여 1세대로 승격한다. 컬렉션이 0세대에서 충분한 공간을 확보하지 못한 경우, 1세대와 2세대에서 수행한다.
2세대 가장 오랫동안 살아남은 객체들이 저장되는 공간이다. 대량 객체 힙(3세대)의 객체는 2세대에서도 컬렉션이 이루어진다. 관리되지 않는 리소스 대부분의 객체는 자동으로 관리되지만, 명시적인 정리가 필요한 관리되지 않는 리소스가 존재한다.
Dispose 이런 경우 IDisposable 인터페이스를 통해 Dispose 메서드를 재정의 하여 관련 작업을 수행한다. public class MyClass : IDisposable { public void Dispose { //정리 로직 구현 } } 객체 사용을 마치면, 명시적으로 Dispose 메서드를 호출해야 한다. Finalize 만일, 실수로 Dispose를 호출하지 않았을 경우를 대비하여 정리하는 방안도 마련할 수 있다. 객체가 가비지 컬렉션 될때 호출되는 Finalize를 재정의를 통해 수행하게 된다. public class MyClass : IDisposable { public void Dispose {...}
~MyClass() { //정리 로직 구현 } } 다만 가비지 컬렉션 도중 특정 객체의 다른 작업이 수반되는 것이므로 성능 이슈가 발생한다. 이 방식은 되도록 사용하지 않는 것이 좋다.
스택영역 우리는 이제껏 스택영역에 메모리를 할당해 왔습니다. 컴파일 시점에 결정되는 영역입니다.
힙 영역 이 영역의 메모리는 실행시점(Run Time)에 결정됩니다. 프로그래머에 의해서요. 이 영역을 힙영역이라고 합니다.
데이터 영역 이 영역의 메모리는 정적변수, 전역변수, 구조체 등 함수 외부에서 선언되는 변수들이 이 메모리에 할당됩니다.
코드 영역 코드영역에는 프로그램의 실행 명령어들이 존재합니다.
우리가 이번에 주목해야할 영역은 힙영역입니다. 위의 코드를 정상적이게 동작시키기 위해서는요. 그 목적을 달성하기 위해서 나온 함수가 바로 malloc함수입니다. malloc함수는 stdlib헤더에 선언되어 있으며 malloc함수를 사용하기 위해서는 stdlib.h를 include해야합니다.
void *malloc(size_t size)
이 함수는 size만큼의 메모리를 힙영역에 할당합니다. 어떤 자료형일지 모르니 반환형 데이터는 void포인터입니다. 하지만 그냥 메모리만 할당하고 해제하지 않으면 메모리가 누출됩니다. 우리는 메모리를 이제 쓰지 않을 경우(거의 함수 반환 직전)에 free함수를 써서 메모리를 해제해야합니다.
1. 프로세스 리스트 확인 : tasklist 1) 설명 : 프로세스 리스트를 보여준다 2) 입력 구조 : TASKLIST [/S 시스템 [/U 사용자 이름 [/P [암호]]]] [/M [모듈] | /SVC | /V] [/FI 필터] [/FO 형식] [/NH] 3) 기본 구성 : 프로세스 명, pid, 세션명 등을 보여준다
2. 프로세스 kill : taskkill 설명 : 개발을 진행하거나 하다보면 여기저기 튀어나오는 좀비들때문에 여간 귀찮은것이 아니다. 그럴때 프로세스를 죽일수 있는 명령어가 taskkill 이다 2) 기본 구성 : TASKKILL[/S시스템[/U사용자이름[/P[암호]]]] { [/FI 필터] [/PID 프로세스 id | /IM 이미지 이름] } [/T] [/F] 3) 주요 옵션 a. /PID 프로세스 ID : 특정 프로세스ID의 프로세스 종료하기 예시 : taskkill /PID 21500 -> 21500 PID를 가지는 프로세스 종료해라 b. /IM 프로세스명 : 특정 이름을 가지는 프로세스 종료(와일드카드(*) 사용가능) 예시 : taskkill /IM java* -> java로 시작하는 이름을 가진 프로세스 종료해라 c. /T : 지정된 프로세스와 그 자식 프로세스 까지 종료 예시 : taskkill /T /PID 21303 -> PID가 21303인 프로세스와 그 자식 프로세스 까지 종료
3. WMIC 명령어를 통한 부모 프로세스 찾기
wmic를 통해 보고싶은것만 찾아보자 -> wmic process where 항목="항목값" get 파라미터1, 파라미터2, 파라미터3 -> 프로세스 항목의 값이 "항목값인" 프로세스의 파라미터1, 파라미터2, 파라미터3 정보를 표시해준다. 예시) wmic process where name="chrome.exe" get processid, parentprocessid, commandline -> 프로세스명이 chrome.exe인 프로세스의 pid, ppid, commandline을 볼수 있다.
C:\Users>tasklist
이미지 이름 PID 세션 이름 세션# 메모리 사용 ========================= ======== ================ =========== ============ System Idle Process 0 Services 0 8 K System 4 Services 0 1,164 K Secure System 56 Services 0 22,768 K Registry 112 Services 0 23,268 K smss.exe 396 Services 0 956 K csrss.exe 568 Services 0 3,892 K wininit.exe 668 Services 0 4,140 K services.exe 892 Services 0 7,948 K LsaIso.exe 900 Services 0 3,484 K lsass.exe 920 Services 0 12,788 K svchost.exe 356 Services 0 18,748 K fontdrvhost.exe 520 Services 0 2,028 K svchost.exe 980 Services 0 12,752 K svchost.exe 1068 Services 0 6,900 K svchost.exe 1228 Services 0 7,408 K svchost.exe 1240 Services 0 6,648 K svchost.exe 1288 Services 0 3,824 K svchost.exe 1404 Services 0 5,512 K svchost.exe 1412 Services 0 6,232 K svchost.exe 1476 Services 0 14,064 K svchost.exe 1508 Services 0 10,360 K svchost.exe 1568 Services 0 4,260 K svchost.exe 1596 Services 0 6,448 K svchost.exe 1604 Services 0 5,120 K svchost.exe 1652 Services 0 5,432 K svchost.exe 1704 Services 0 4,872 K svchost.exe 1736 Services 0 6,824 K svchost.exe 1916 Services 0 7,768 K WUDFHost.exe 1940 Services 0 4,496 K svchost.exe 2000 Services 0 6,024 K svchost.exe 2008 Services 0 4,196 K svchost.exe 2016 Services 0 6,968 K svchost.exe 2112 Services 0 7,512 K svchost.exe 2140 Services 0 4,760 K Memory Compression 2148 Services 0 209,304 K igfxCUIService.exe 2188 Services 0 4,996 K svchost.exe 2196 Services 0 4,376 K svchost.exe 2256 Services 0 4,352 K svchost.exe 2272 Services 0 4,140 K svchost.exe 2344 Services 0 4,816 K svchost.exe 2464 Services 0 4,568 K svchost.exe 2536 Services 0 5,204 K svchost.exe 2564 Services 0 5,280 K svchost.exe 2576 Services 0 5,456 K svchost.exe 2708 Services 0 6,068 K svchost.exe 2780 Services 0 4,116 K svchost.exe 2864 Services 0 11,904 K svchost.exe 2912 Services 0 5,008 K svchost.exe 3016 Services 0 4,668 K svchost.exe 3024 Services 0 5,256 K svchost.exe 2948 Services 0 4,376 K svchost.exe 3176 Services 0 4,328 K svchost.exe 3212 Services 0 8,216 K svchost.exe 3252 Services 0 6,152 K spoolsv.exe 3340 Services 0 5,708 K svchost.exe 3380 Services 0 3,972 K svchost.exe 3476 Services 0 14,992 K svchost.exe 3484 Services 0 5,884 K svchost.exe 3492 Services 0 20,832 K eausvc.exe 3500 Services 0 1,720 K ObCrossEXService.exe 3508 Services 0 2,380 K AnySign4PCLauncher.exe 3520 Services 0 9,612 K IniClientSvc_x64.exe 3532 Services 0 5,548 K kpmsvc.exe 3544 Services 0 1,736 K macourtsafersvc.exe 3576 Services 0 2,468 K svchost.exe 3600 Services 0 23,728 K svchost.exe 3676 Services 0 6,176 K nossvc.exe 3684 Services 0 1,384 K runSW.exe 3704 Services 0 2,860 K ASDSvc.exe 3720 Services 0 11,492 K svchost.exe 3728 Services 0 4,060 K svchost.exe 3740 Services 0 4,516 K TENXW_SVR.exe 3804 Services 0 4,160 K MsMpEng.exe 3868 Services 0 218,900 K svchost.exe 3892 Services 0 3,912 K svchost.exe 3916 Services 0 8,240 K wpmsvc.exe 3936 Services 0 6,412 K svchost.exe 3996 Services 0 5,548 K svchost.exe 4104 Services 0 3,916 K svchost.exe 4352 Services 0 4,048 K svchost.exe 4480 Services 0 6,004 K wlanext.exe 4612 Services 0 4,608 K conhost.exe 4632 Services 0 3,328 K NisSrv.exe 5512 Services 0 6,948 K svchost.exe 5876 Services 0 13,572 K PresentationFontCache.exe 6736 Services 0 4,220 K svchost.exe 6852 Services 0 12,852 K svchost.exe 7044 Services 0 4,600 K svchost.exe 7088 Services 0 6,744 K svchost.exe 7428 Services 0 4,784 K svchost.exe 7632 Services 0 8,096 K svchost.exe 7960 Services 0 5,472 K svchost.exe 9388 Services 0 10,012 K svchost.exe 9544 Services 0 28,188 K SearchIndexer.exe 9860 Services 0 20,920 K svchost.exe 1332 Services 0 8,232 K svchost.exe 3412 Services 0 8,052 K GoogleCrashHandler.exe 11268 Services 0 752 K GoogleCrashHandler64.exe 11276 Services 0 632 K svchost.exe 12040 Services 0 8,956 K svchost.exe 12212 Services 0 6,048 K SecurityHealthService.exe 12096 Services 0 12,520 K svchost.exe 9812 Services 0 5,148 K SgrmBroker.exe 8676 Services 0 7,504 K svchost.exe 11304 Services 0 8,516 K svchost.exe 7844 Services 0 4,596 K csrss.exe 3140 Console 2 4,260 K winlogon.exe 14184 Console 2 5,940 K fontdrvhost.exe 12684 Console 2 4,444 K dwm.exe 13324 Console 2 42,940 K MoUsoCoreWorker.exe 3908 Services 0 18,648 K TEWebP.exe 9676 Console 2 4,740 K TEWebP64.exe 9712 Console 2 6,660 K svchost.exe 9120 Services 0 7,272 K svchost.exe 4620 Services 0 4,216 K SwUSB.exe 12296 Console 2 5,272 K AnySign4PC.exe 12552 Console 2 8,784 K kpmcnt.exe 8272 Console 2 2,756 K sihost.exe 6000 Console 2 18,520 K svchost.exe 4492 Console 2 16,296 K svchost.exe 9336 Console 2 17,144 K taskhostw.exe 13520 Console 2 9,328 K igfxEM.exe 4316 Console 2 8,168 K igfxHK.exe 7564 Console 2 6,936 K igfxTray.exe 2632 Console 2 7,988 K INISAFEAdminUtil.exe 10336 Console 2 2,488 K ctfmon.exe 10724 Console 2 9,280 K explorer.exe 10788 Console 2 70,700 K nosstarter.npe 6708 Console 2 11,500 K svchost.exe 8216 Console 2 8,980 K macourtsafer.exe 12112 Console 2 2,540 K CrossEXService.exe 10852 Console 2 2,708 K msedge.exe 5048 Console 2 99,368 K msedge.exe 13576 Console 2 5,352 K TEWeb.exe 13432 Console 2 3,868 K msedge.exe 10044 Console 2 118,148 K msedge.exe 13420 Console 2 25,536 K msedge.exe 11516 Console 2 6,620 K TEWeb64.exe 11128 Console 2 6,820 K delfino.exe 11952 Console 2 6,644 K INISAFECrossWebEXSvc.exe 10216 Console 2 7,412 K veraport-x64.exe 13136 Console 2 8,596 K StartMenuExperienceHost.e 12808 Console 2 25,048 K StSess.exe 13888 Console 2 7,072 K RuntimeBroker.exe 10136 Console 2 9,900 K SearchApp.exe 6424 Console 2 118,648 K RuntimeBroker.exe 11444 Console 2 9,624 K SkypeBackgroundHost.exe 14464 Console 2 5,184 K SkypeApp.exe 14496 Console 2 95,716 K LockApp.exe 14644 Console 2 7,148 K RuntimeBroker.exe 14808 Console 2 9,008 K StSess32.exe 15156 Console 2 2,788 K RuntimeBroker.exe 11080 Console 2 7,264 K RuntimeBroker.exe 15432 Console 2 8,796 K SecurityHealthSystray.exe 15560 Console 2 6,976 K OneDrive.exe 16048 Console 2 21,184 K ShellExperienceHost.exe 16260 Console 2 23,260 K jusched.exe 16348 Console 2 3,396 K RuntimeBroker.exe 16288 Console 2 9,236 K SkypeBridge.exe 16672 Console 2 22,336 K TextInputHost.exe 17316 Console 2 12,560 K dllhost.exe 8900 Console 2 6,124 K KakaoTalk.exe 16528 Console 2 116,472 K msedge.exe 16804 Console 2 180,808 K dllhost.exe 17128 Console 2 5,492 K svchost.exe 9400 Console 2 6,012 K svchost.exe 11156 Services 0 6,232 K ApplicationFrameHost.exe 3572 Console 2 8,028 K jucheck.exe 14308 Console 2 4,544 K UserOOBEBroker.exe 12860 Console 2 7,132 K msedge.exe 15580 Console 2 154,940 K msedge.exe 16304 Console 2 61,860 K msedge.exe 9504 Console 2 11,652 K chrome.exe 15596 Console 2 86,588 K chrome.exe 9084 Console 2 5,744 K chrome.exe 9296 Console 2 67,316 K chrome.exe 1744 Console 2 17,320 K chrome.exe 9220 Console 2 7,936 K chrome.exe 10392 Console 2 48,676 K chrome.exe 12024 Console 2 12,752 K cmd.exe 9592 Console 2 3,928 K conhost.exe 15308 Console 2 19,360 K svchost.exe 12504 Services 0 10,836 K svchost.exe 16032 Services 0 7,472 K Microsoft.Photos.exe 15568 Console 2 15,896 K svchost.exe 17512 Services 0 8,492 K svchost.exe 18828 Services 0 6,504 K RuntimeBroker.exe 18480 Console 2 14,728 K VSSVC.exe 9000 Services 0 9,968 K svchost.exe 17696 Services 0 9,140 K WmiPrvSE.exe 18916 Services 0 9,452 K svchost.exe 6240 Services 0 12,596 K backgroundTaskHost.exe 17640 Console 2 27,112 K RuntimeBroker.exe 18476 Console 2 21,824 K TrustedInstaller.exe 11364 Services 0 7,856 K svchost.exe 10780 Services 0 7,772 K svchost.exe 18036 Services 0 8,288 K smartscreen.exe 7556 Console 2 9,196 K svchost.exe 8056 Services 0 8,248 K tasklist.exe 2824 Console 2 9,528 K WmiPrvSE.exe 6368 Services 0 9,972 K
이미지 이름 PID 세션 이름 세션# 메모리 사용 ========================= ======== ================ =========== ============ System Idle Process 0 Services 0 8 K services.exe 892 Services 0 7,948 K wininit.exe 668 Services 0 4,140 K
wmic process where name="services.exe" get processid, parentprocessid, commandline C:\Users>wmic process where name="services.exe" get processid, parentprocessid, commandline CommandLine ParentProcessId ProcessId 668 892
wmic process where name="wininit.exe" get processid, parentprocessid, commandline C:\Users>wmic process where name="wininit.exe" get processid, parentprocessid, commandline CommandLine ParentProcessId ProcessId 552 668
C:\Users>
C:\Users>wmic process where name="System Idle Process" get processid, parentprocessid, commandline CommandLine ParentProcessId ProcessId 0 0
C:\Users>
taskkill /T /PID 21303 -> PID가 21303인 프로세스와 그 자식 프로세스 까지 종료
taskkill /T /PID 0 C:\Windows\system32>taskkill /T /PID 0 오류: PID 56인 프로세스(PID 4인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 액세스가 거부되었습니다. 오류: PID 112인 프로세스(PID 4인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 액세스가 거부되었습니다. 오류: PID 396인 프로세스(PID 4인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 이 프로세스는 중대한 시스템 프로세스입니다. Taskkill에서 이 프로세스를 종료할 수 없습니다. 오류: PID 2148인 프로세스(PID 4인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 액세스가 거부되었습니다. 오류: PID 4인 프로세스(PID 0인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 이 프로세스의 자식 프로세스가 하나 이상 실행되고 있습니다. 오류: PID 0인 프로세스(PID 0인 자식 프로세스)를 종료할 수 없습니다. 원인: 이 프로세스의 자식 프로세스가 하나 이상 실행되고 있습니다.
지정된 윈도우의 속성을 변경합니다. 이 함수로 지정된 기능을 32bit 값으로 메모리에 추가합니다. 이 함수는 SetWindowLongPtr 함수로 대체 되었습니다.32bit, 64bit와 호환됩니다. 사용법은 같습니다. 이 함수는 SetWindowPos함수를 호출할때까지 적용되지 않습니다.
hWnd 변경을 원하는 윈도우의 핸들
nIndex 어느 설정을 변경 할 것인지 정해진 상수로 넣어줍니다. GWL_STYLE - 새로운 윈도우 스타일을 설정합니다. GWL_EXSTYLE - 새로운 확장 윈도우 스타일을 설정합니다. GWL_HINSTANCE - 새 응용 프로그램 인스턴스 핸들을 설정합니다. GWL_ID - 하위 윈도우의 새 식별자를 설정합니다. 창은 최상위 창이 될수없습니다. GWL_USERDATA - 창과 관련된 사용자 데이터를 설정합니다. 이 값은 창을 만든 응용프로그램에서 사용하기 위한 값입니다. 초기 값은 0입니다. GWL_WNDPROC - 윈도우 프로시저의 새주소를 설정합니다. 창이 호출한 스레도와 동일한 프로세스에 속하지 않으면 이 값은 변경 할수 없습니다.
