프로그램의 성능을 고민할 때 보통 복잡한 알고리즘을 먼저 떠올립니다. 하지만 실제 속도를 결정짓는 아주 중요한 요소는 따로 있습니다.
바로 메모리를 사용하는 방식입니다. 같은 알고리즘이라도 메모리를 어떻게 다루느냐에 따라 체감 성능이 크게 달라집니다.
특히 실시간 처리가 중요한 게임 엔진에서는 더욱 그렇습니다. 이 차이가 프레임 안정성으로 바로 이어지기 때문입니다.
동적 메모리 할당의 부담
가장 먼저 주의해야 할 부분은 동적 메모리 할당(Dynamic Memory Allocation)입니다. 이것은 실행 중에 필요한 메모리를 요청하고 반환하는 방식입니다.
일반적인 프로그램에서는 큰 문제가 되지 않을 수 있습니다. 하지만 매 프레임 수많은 연산이 반복되는 게임에서는 부담이 됩니다.
할당과 해제 과정에서 내부 관리 비용이 계속 발생하기 때문입니다. 이런 비용이 쌓이면 게임 화면이 끊기는 원인이 됩니다.
숨겨진 비용을 줄이는 방법
동적 할당은 관리 비용뿐만 아니라 동기화 비용도 함께 발생시킵니다. 그래서 많은 엔진은 이 과정을 가능한 한 줄이려고 노력합니다.
풀 할당자나 프레임 메모리 같은 대체 전략을 주로 사용합니다. 미리 메모리 공간을 확보해 두고 재사용하는 방식이죠.
처음에는 이런 최적화 개념이 낯설게 느껴질 수 있습니다. 하지만 고성능 프로그램을 만들려면 꼭 이해해야 하는 부분입니다.
CPU와 메모리의 관계
성능을 좌우하는 또 다른 관점은 CPU가 메모리를 대하는 방식입니다. CPU는 모든 데이터를 똑같은 속도로 처리하지 않습니다.
데이터가 메모리에 어떻게 놓여 있느냐가 중요합니다. CPU는 연속적으로 배치된 데이터를 훨씬 더 좋아하고 빠르게 처리합니다.
이 원리를 이해하면 프로그래머는 더 빠른 코드를 작성할 수 있습니다. 자, 왜 그런지 자세히 살펴볼까요?
데이터 배치와 캐시 효율
데이터가 여기저기 흩어져 있으면 CPU는 바빠집니다. 필요한 정보를 찾기 위해 메모리를 계속 오가야 하기 때문입니다.
이 과정에서 캐시(Cache) 미스가 발생하고 대기 시간이 늘어납니다. 반대로 데이터가 연속적이라면 처리가 훨씬 빨라집니다.
CPU는 한 번에 많은 데이터를 가져와서 효율적으로 일할 수 있습니다. 이것이 바로 캐시 친화적인 메모리 레이아웃입니다.
메모리 배치가 성능을 만듭니다
게임 엔진에서는 어떤 연산을 하느냐만큼 데이터 배치를 중요하게 봅니다. 잦은 할당을 피하고 데이터를 모아두는 것이 좋습니다.
이것은 그저 작은 최적화 기술이 아닙니다. 전체 성능을 결정짓는 아주 중요한 설계 요소입니다.
데이터 접근 패턴을 잘 설계하면 병목 현상을 막을 수 있습니다. 프로그래머가 신경 쓴 만큼 성능은 확실히 올라갑니다.
부드러운 플레이를 위한 전략
CPU는 이미 충분히 빠릅니다. 메모리를 비효율적으로 쓰면 그 속도를 제대로 쓰지 못할 뿐입니다.
게임 엔진은 이런 문제를 피하기 위해 전략적으로 설계합니다. 메모리 관리 방식이 모여 안정적인 플레이 경험을 만듭니다.
여러분도 코드를 짤 때 데이터가 메모리에 어떻게 놓일지 생각해보세요. 그 고민이 더 좋은 프로그램을 만드는 밑거름이 됩니다.
