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컴퓨터 / 하드웨어 : 컴퓨터와 하드웨어, 주변기기에 관련된 이야기, 소식, 테스트, 정보를 올리는 게시판입니다.

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참고/링크 http://ascii.jp/elem/000/001/713/1713959/

계산식의 자리수를 억제. 부동 소수점

 

컴퓨터는 숫자를 연산할 때 정수 연산과 소수 연산의 2가지로 나눠 구현합니다. 이건 '처리해야 하는 숫자의 자리수'가 매번 다르기 때문입니다. 

 

정수는 보통 10자리 정도면 충분합니다. 대규모 기업의 회계 처리라면 10자리로도 부족하지만 그런 경우는 많지 않겠지요. 그러나 소수는 필요한 자리수가 매번 다릅니다. 옐르 들어 백만원이라면 7자리인데 여기에 할푼리가 붙으면 9자리 10자리가 됩니다. 

 

이 경우 정수 8자리에 소수 2자리 정도면 되지만, 어떤 경우에는 정수는 2자리면 족한데 소수가 5자리 필요한 경우도 있습니다. 이들 모두를 맞추려면 13자리 가지고선 부족하며 더 많은 자리수가 필요하게 됩니다.

 

이렇게 만들면 항상 다 쓰지도 않는 자리수 때문에 너무 많은 공간을 할애하게 되니, 소수를 다룰 때는 부동 소수점이라는 방식을 쓰게 됐습니다. 예를 들어 123456.789라는 숫자를 다룰 경우 이렇게 데이터를 저장합니다.

 

123456.789의 표시 방식
기존의 방식(고정 소수점 방식) 123456.789 정수 부분 6자리 + 소수 3자리
부동 소수점 방식 1.23456789 × 10 5 가수 부분 9자리 + 지수 1자리

 

이 방식이 어디가 좋은지는 아래 예시를 보면 잘 드러납니다. 12345678.9와 1.23456789입니다.

 

12345678.9의 경우
고정 소수점 방식 12345678.9 정수 부분 8자리 + 소수 1자리
부동 소수점 방식 1.23456789 × 10 8 가수 부분 9자리 + 지수 1자리
1.23456789의 경우
고정 소수점 방식 1.23456789 정수 부분 1자리 + 소수 8자리
부동 소수점 방식 1.23456789 × 10 0 가수 부분 9자리 + 지수 1자리

 

고정 소수점 방식으로는 1.23456789 ~ 12345678.9까지의 모든 숫자를 처리하기 위해 정수 부분 8 자리 + 소수 8 자리가 필요합니다. 하지만 부동 소수점 방식에선 가수 부분(1.23456789를 저장하는 곳)이 9자리, 지수(10의 제곱을 저장하는 자리) 1자리니까 총 10자리입니다.

 

다루는 값의 범위가 엄격하게 정해져 있고, 이게 변하지 않는다면 고정 소수점 방식이 나쁘지 않습니다. 오히려 편하지요. 하지만 어떤 값이 나올지 예상하지 못하는 경우가 많으며, 이 경우에는 부동 소수점이 더 작은 공간을 차지합니다.

 

 

숫자 표현은 반정밀도에서 8배정밀도까지


1980년대 무렵까지 부동 소수점은 표준이 정해지지 않고 컴퓨터 제조사가 제각각 규격을 결정했으나, 1985년에 IEEE(미국 전기 전자 학회)가 IEEE 754라는 표준(IEEE 754 -1985)을 정해 이를 따르는 식으로 구현하고 있습니다. 따라서 최근에는 특이한 요구가 없는 한 부동 소수점 포맷은 정해져 있습니다.

 

IEEE 754는 2008년에 개정돼(IEEE 754-2008) 여러가지 표현이 늘어나고 있습니다. 최근의 CPU는 모두 이 IEEE 754-2008에 따라서 연산을 한다고 봐도 됩니다. 

 

그러니 여기에선 IEEE 754-2008를 바탕으로 깔고 이야기를 하겠습니다. IEEE 754-2008는 숫자의 표현에 따라 아래의 8가지 포맷을 정했습니다. 

 

IEEE 754-2008 형식
포맷 가수 부분 
(용량)
가수 부분 
(자릿수)
지수 
(크기)
지수 
(범위)
기수 데이터 길이
Binary16 (반정밀도) 
(FP16)
11bit 3 자리 5bit -14 ~ + 15 2 16bit
Binary32 (단정밀도) 
(FP32)
24bit 7 자리 8bit -126 ~ +127 2 32bit
Binary64 (배정밀도) 
(FP64)
53bit 15 자리 5bit -1022 ~ + 1023 2 64bit
Binary128 (4배정밀도) 
(FP128)
113bit 34 자리 15bit -16382 ~ + 16383 2 128bit
Binary256 (8배정밀도) 
(FP256)
237bit 71 자리 19bit -262142 ~ + 262143 2 256bit
Decimal32 (단정밀도) 21bit 7 자리 11bit -95 ~ + 96 10 32bit
Decimal64 (배정밀도) 51bit 16 자리 13bit -383 ~ + 384 10 64bit
Decimal128 (4배정밀도) 111bit 34 자리 17bit -6143 ~ + 6144 10

128bit

 

그러나 이 중 Binary16 / Binary256 / Decimal32의 3가지 형식은 교환용입니다. 교환용이란 말은 데이터를 전달하는데만 쓴다는 것으로, 예를 들어 Binary16라면 Binary32/64/128 사이의 상호 변환이 가능하면 좋고, 연산 자체를 구현할 필요는 없습니다. 실제로 최근 AI에선 Binary16의 연산을 구현하는 사례가 많아지고 있습니다.

 

 

기본이 되는 단정밀도 부동 소수점 연산. 2진수를 10진수로 변환하면 오차가 생겨남


우선 기본인 Binary32를 봅시다. 단정밀도 부동소수점에 사용하는 형식으로 그 구조는 이렇습니다. 

 

1.png


단정밀도 부동 소수점 연산의 내부 포맷


위 표에 나온 것과 가수 부분의 크기가 다르지만, 위의 표는 가수 부호 Bit를 포함한 것입니다. 부호+23Bit니 총 24Bt가 됩니다. 그런데 부호 Bit는 0이면 양수, 1이면 음수, 그 다음은 다소 복잡합니다. 우선 지수를 봅시다. 00000000 (0)의 경우는 숫자 그 자체인 0, 혹은 비정규(0은 아니지만 한없이 0에 가까운 작은 숫자)를 가리키며, 11111111 (255)는 무한대 또는 NaN (Not a Number)을 의미합니다.

 

보통 숫자라면 00000001 (1) ~ 11111110 (254) 사이의 범위에 들어가는데 여기서 127은 -126~127 사이의 값을 표현합니다. 즉 2 -126 ~ 2 127 이라는 범위가 됩니다.

 

가수 부분은 지수가 0이 아닌 경우 최상위에 1을 세웁니다. 그럼 가수 부분은 23Bit밖에 없어도 실질적으로는 24Bt가 됩니다. 그리고 이것이 중요합니다. 23Bit에선 10진수가 6.923자리, 유효 숫자가 7자리가 되지 않습니다. 그런데 24Bit에선 7.224자리, 7자리가 되버립니다. 따라서 가수 부분 가장 앞에 1이 붙어 있으며 이것이 1에 해당됩니다. 아래 표슬 봅시다. 

 

Binary32에서 연산
가수 부분의 표현 내부에서 작업
00000000000000000000000 
10000000000000000000000 
11000000000000000000000 
11100000000000000000000 
      : 
11111111111111111111111
100000000000000000000000 
110000000000000000000000 
111000000000000000000000 
111100000000000000000000 
      : 
111111111111111111111111
1.0 
1.5 
1.75 
1.875 
 : 
1.99999988079071

 

이 값은 2진수니 1.0 ~ 1.999999 ...의 범위에 들어갑니다. 물론 이는 내부 표현이며 실제로는 10진수로 내부에서 변환해 출력합니다. 

 

Binary64 / 128 / 256은 가수 부분과 지수의 숫자가 늘어나(그 결과 가수 부분의 유효 숫자가 늘어나 취급 값의 범위가 넓어짐)고, 반대로 반대로 Binary16는 숫자가 절반 이하로 떨어져 유효 숫자와 취급 값이 모두 좁아집니다.

 

덧붙여서 Decimal32 / 64 / 128은 제대로 10진수 연산을 실행할 때만 씁니다. Decimal32는 아래 표대로 딱 나눠 떨어지는 숫자가 아닙니다. 

 

Decimal32에서 연산
가수 부분의 표현 내부에서 작업
00000000000000000000000 
01000000000000000000000 
00100000000000000000000 
00010000000000000000000 
00001000000000000000000 
00000100000000000000000 
00000010000000000000000 
00000001000000000000000 
00000000100000000000000 
00000000010000000000000 
00000000001000000000000 
00000000000100000000000 
00000000000010000000000 
00000000000001000000000 
00000000000000100000000 
00000000000000010000000 
00000000000000001000000 
00000000000000000100000 
00000000000000000010000 
00000000000000000001000 
00000000000000000000100 
00000000000000000000010 
00000000000000000000001
1.5 
1.25 
1.125 
1.0625 
1.03125 
1.015625 
1.0078125 
1.00390625 
1.001953125 
1.0009765625 
1.00048828125 
1.000244140625 
1.0001220703125 
1.00006103515625 
1.000030517578125 
1.0000152587890625 
1.00000762939453125 
1.000003814697265125 
1.0000019073486325625 
1.00000095367431628125 
1.000000476837153140625 
1.0000002384185765703125 
1.00000011920928828516625

 

10진법은 1.1+0.1=1.2가 당연하지만, 2진법에선 이게 '1.1에 한없이 가까운 값'+'0.1에 한없이 가까운 값'이라는 계산이다보니 가끔 1.2가 되지 않는 경우가 종종 있습니다(유효 숫자 범위에 따라 달라집니다).

 

여기에 관련된 유명한 일화도 있습니다. 걸프 전쟁이 한참이던 1991년 2월에 미국의 패트리어트 지대공 미사일이 이라크의스커드 미사일을 요격하지 못했던 사건이 있었습니다. 그 원인은 패트리어트 미사일의 제어에 쓰던 프로그램이 내부적으로 24Bit 카운터를 써서 시간을 측정했는데, 2진수/10진수의 변환 오차가 쌓이면서 타이밍이 0.34초 어긋났기 때문입니다. 

 

원인이 밝혀지만 시스템을 재시작해 오차 축적을 없앨 수 있지만, 근본적으로는 2진수를 기반으로 연산하면 오차를 완전히 벗어나지 못하기에, 10진수 기반의 부동소수점 포맷도 추가됐습니다. 

 

 

정확도 향상의 댓가는 느린 연산 속도
 

그럼 왜 이렇게 많은 규격이 있는 걸까요? 정확성과 속도가 제각각 다르기 때문입니다 앞서 말한대로 단정밀도의 유효 숫자는 7자리입니다. 일반 용도에선 이걸로도 충분하나 과학 기술 계산에선 턱없이 부족합니다. 

 

2.jpg


게임과 가상화폐 채굴은 단정밀도 부동소수점 연산으로도 충분합니다. 지포스는 단정밀도에 특화된 GPU입니다. 최상위 모델인 지포스 GTX 1080 Ti는 단정밀도 연산 능력이 10.8Tfops지만 배정밀도는 0.36TFlops밖에 나오지 않습니다.

 

특히 장시간 시뮬레이션을 실행하는 분야. 예를 들어 유체 해석과 날씨 예측처럼, 짧은 간격으로 끝없이 계산해 나가는 경우 오차의 누적이 너무 많습니다. 앞서 예로 든 패트리어트 미사일도 단정밀도 부동소수점 연산을 100시간 정도 실행하니 0.34초의 오차가 생겼습니다. 그리고 이게 미사일 요격 실패라를 결과를 낳았지요. 이를 막는 가장 쉬운 방법은 유효 숫자의자리수를 늘리는 것입니다.

 

3.jpg


배정밀도 부동 소수점 연산에서 높은 성능을 자랑하는 NVIDIA 쿼드로 GV100. 연산 능력은 배정밀도 7.4Tflops, 단정밀도14.8Tflops


단정밀도와 배정밀도를 비교하면 배정밀도가 2~4배 정도 느려집니다. 이건 처리해야 할 데이터의 양이 배로 늘어마면서, 덧셈은 2배, 곱셈은 4배가 느려졌기 때문입니다. 구체적으로 얼마가 느려지는지는 구현 방법에 따라 다릅니다. 예전의 x86처럼 64비트 연산에 32비트 연산기를 사용할 경우엔 64비트 곱셉이 32비트 곱셈을 4번 수행하고 여기에 32비트를 더해야 하니까 5배 이상 느려지기도 했습니다. 

 

그래서 정확도는 적당한 수준이면 되니 빠른 연산이 필요한 경우에는 배정밀도가 맞지 않습니다. 이를 극단적으로 추구한 것이 3D그래픽과 Z 버퍼, 머신 러닝에 쓰이는 CNN(Convolutional Neural Network)의 처리입니다.

 

CNN의 경우 극단적인 상황에선 1Bit(0 또는 1)로도 어느 정도 정확도가 나옵니다. 8Bit라면 실용적인 수준의 정밀도가 확보됩니다. 이런 용도에 23Bit 가수 부분을 지닌 단정밀도 부동 소수점을 쓰는 건 낭비이며, 반정밀도 아직 활용 분야가 많습니다.

 

NVIDIA가 파스칼에서 반정밀도(FP16)을 지원하면서 CNN 속도를 확보했습니다. 볼타 세대에선 8비트의 텐서 코어를 탑재해 더욱 성능을 높였는데, 이는 정밀도보다도 속도가 더 중요하기 때문입니다.

 

결론입니다. 단정밀도와 배정밀도가 모두 있는 건 저마다 각각의 요구가 다르고, 이게 합쳐질 이유가 없기 때문입니다. 



  • profile
    군필여고생쟝- 2019.08.12 01:28
    가끔 이런 칼럼 너무 유익합니다! 잘읽었습니다
  • profile
    Loliconite      POMF =3 2019.08.12 01:45
    엔비댜는 예로부터 테슬라를 위해 지포스 DP를 잘라서 보내는걸로...

    암드나 타잉탄은 아닌걸로 아는데 요즘은 몰겠네여
  • profile
    유카 2019.08.12 02:30
    지포스 500시리즈까지는 DP를 자르지 않아서 지포스에 들어가는 칩으로 쿼드로도 만들고 그랬읍니다. 그래서 게임이 아닌 용도로 지포스 580이 나름 수요가 있었졍.
  • ?
    에마 2019.08.12 02:06
    기수 2, 10은 이진법, 십진법을 의미하나요?
  • profile
    쮸쀼쮸쀼 2019.08.12 02:31
    정확히 말하자면 지수의 밑이 될 숫자가 2인가 10인가라는 뜻입니다.
    지수 부분은 원래 2의 x승 또는 10의 x승으로 밑수가 고정되어 있는데, 고정된 숫자라면 저기에다 일일히 적어둘 필요가 없거든요. 그래서 지수인 x 부분만 남겨진 것이 바로 위의 그림에서 초록색으로 표시되어 있는 것이죠. 만약에 저 지수의 밑을 10으로 쓴다고 해도, 컴퓨터가 데이터를 저장하고 계산하는 것 자체는 이진법 기반입니다. 다만 인간이 쓰는 십진법의 숫자와 상호 변환할 때 좀 더 딱 떨어져서 오차를 줄이기 쉬운 것이죠.
  • ?
    에마 2019.08.12 03:34
    아하 이해했습니다
  • profile
    쮸쀼쮸쀼 2019.08.12 02:13
    참고로 원주율값 pi를 기준으로 부동소수점의 십진법 표현을 계산해보면 배정밀도(Binary64)는 소수점 아래 15자리(3.141592653589793)까지, 단정밀도(Binary32)는 소수점 아래 6자리(3.141592)까지, 그리고 반정밀도(Binary16)는 소수점 아래 2자리(3.14)까지만 정확하게 표현됩니다. 그 뒤로도 뭔가 소수점이 더 나올 수 있긴 하지만, 그 부분은 부정확하기 때문에 의미가 없지요. 이 때문에 부동소수점 계산에서는 반올림에 의한 오차값이 항상 있을 수밖에 없는데, 이 값의 상한을 [머신 입실론]이라고 합니다. 당연히 이 수치는 정밀도에 따라서 달라집니다.
    https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B3%84%EC%82%B0%EA%B8%B0_%EC%97%A1%EC%8B%A4%EB%A1%A0
  • ?
    1N9 2019.08.12 04:35
    오우 흥미롭게 잘 읽었습니다 ㅎㅎ
  • ?
    마라톤 2019.08.12 07:58
    좋은 정보 감사합니다. ^_^
  • profile
    방송 2019.08.12 08:34
    그래서 페르미 불판의 배정밀도 능력을 쳐내서 만든것이 케플러였죠.
  • profile
    deadface 2019.08.12 09:02
    사람은 0.1 + 0.2 = 0.3
    컴터는 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004
  • ?
    RuBisCO 2019.08.12 09:25
    특이하게 IBM POWER는 고정소수점 유닛을 꾸준히 넣더군요
  • profile
    쮸쀼쮸쀼 2019.08.12 21:04
    아마 메인프레임이 금융권에서 많이 쓰이는 것과 연관이 있지 않을까 합니다.
  • ?
    통신왕네트워킹 2019.08.12 10:46
    전자계산기 구조 수업에서 들었던 추억이 떠오르네요..
  • profile
    쿤달리니 2019.08.12 11:09
    중학교인가 고등학교에서 알려주는 상용로그 계산법같은 느낌이 있네요. 감사합니다.

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    선요약: 우분투쓰세요   발단: 게임을 켠 상태로 알트탭을 하면 렉이 심해서 튜토리얼이나 지도 찿아보기가 어렵군 ㅡ> 서브컴을 두번쨰 모니터에 연결하면 편하지 않을까? ㅡ> 서버가 멀지 않으니 긴 HDMI선을 구해서 연결하고 입력장치...
    Date2024.03.16 일반 By야생감귤 Reply7 Views954 file
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  10. 유그린 Ugreen NAS 솔루션 'NASync', 3월 26일 예판 시작

      킥스타터에서 만나자고 합니다.    확실하게 구매할 때 40퍼 출시 할인가를 얻고 싶으면 5달러 예약금을 지불하라고 하네요.       스펙을  요약하자면    모델은 모두   2베이,      4베이 2종,      6베이,      8베이,    all-flash...
    Date2024.03.16 소식 By까마귀 Reply13 Views1589 file
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  11. T-BAO (ASOOSTAR) 사의 NAS 3종 - 2베이, 4베이, 6+6베이

      티바오 는 중국 내수용 브랜드로,  타오바오 등에서 판매하고 있습니다.   해외배송까지 막아뒀더군요. 물어봤는데 해외 사업부랑 상담하라는 말만 앵무새처럼 반복합니다.     이들의 주력 제품은 미니 PC 제품군이지만, 조금만 용도...
    Date2024.03.16 소식 By까마귀 Reply14 Views747 file
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  12. No Image

    NVIDIA, 다음주에 블랙웰 B100 GPU를 공개?

    NVIDIA가 다음주에 열리는 GTC 2024에서 블랙웰 B100 GPU를 공개할 거라는 보도입니다. 올해 초에 NVIDIA가 공개한 정보에 따르면 기존의 H100에 비해 높은 수준의 성능 향상이 기대됩니다. 제조 공정은 TSMC N3으로 추측되며 전력 사용량...
    Date2024.03.16 소식 By낄낄 Reply2 Views1098
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  13. 에너맥스 레볼루션 DF 12 파워

    에너맥스 레볼루션 DF 12 파워입니다. 길이 122mm로 ATX 3.1 규격 준수 제품 중에서는 가장 작다고 합니다. 12V-2x6 케이블, 115mm 구경 듀얼 볼 베어링 팬, 먼지 제거 청소 기능 실행 버튼, 풀 모듈러, 용량은 750W/850W, 색상은 검정과 ...
    Date2024.03.16 소식 By낄낄 Reply6 Views478 file
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  14. ASUS 지포스 RTX 3050 BRK 6GB 로우 프로파일 버전

    ASUS 지포스 RTX 3050 BRK 6GB 로우 프로파일 버전입니다. BRK가 뭔지는 모르겠지만 하여간 크기가 작습니다. 일반 모델과 오버클럭 모델이 있으며 2개의 소형 팬이 탑재되고 DVI/DP/HDMI 출력 포트가 있습니다.
    Date2024.03.16 소식 By낄낄 Reply9 Views672 file
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  15. 옛날에 소개했던 타오나스 메인보드 근황

        마개조되어 아직도 팔리고 있습니다. 히트싱크 보강하고 SATA포트 추가해서 중고로 나와있더라고요ㅋㅋ
    Date2024.03.16 일반 ByMoria Reply11 Views1456 file
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