İnceleme
Kategoriler
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Son İncelenenler
iPhone 16 Pro inceleme
Nillkin Desktop Stand, Nillkin MagRoad Lite, Nillkin Bolster Portable Stand inceleme
Mcdodo MC-1360 10.000 mAh LED Göstergeli Powerbank inceleme
Omix X6 inceleme
Anker Soundcore P40i inceleme
Razer Siren V3 Mini inceleme
Dyson OnTrac inceleme
Haber
Kategoriler
Kripto Dünyası
Cep Telefonu
Windows
Sosyal Medya
Oyun ve Eğlence
Bilim
Dijital Fotoğraf
Notebook
Ekran Kartları
Güvenlik
Mobil Uygulamalar
Twitter
Instagram
Facebook
CES 2024
Scooter
Araçlar
Netflix
Gitex 2022
En Son Haberler
Dünya'nın en büyüğü keşfedildi: Gemi enkazı sandılar, gerçek çok farklı çıktı
Cadillac, yeni elektrikli SUV'u Vistiq'i resmi olarak tanıttı
Galaxy S25 ve S25+ için büyük bir RAM sürprizi gelebilir
Google'dan tek kullanımlık e-posta adresleri geliyor
Amazon, yeni Lara Croft'unu Game of Thrones'ta buldu
İkinci el elektrikli otomobilleri bekleyen karanlık tablo
YouTube'dan "TikToklaşma" yolunda yeni bir adım daha
Forum
CHIP Online
Chip Dergisi
PDF Arşivi
2011
Haziran
CHIP Dergisi Arşivi: Haziran 2011 - Sayfa 50
48
49
50
51
52
Kategoriler
İnceleme
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Haberler
Cep Telefonu
Oyun ve Eğlence
Bilim
Notebook
Ekran Kartları
Mobil Uygulamalar
Yapay zeka
Sony Xperia Z3
Xiaomi
Xbox One
Windows 11
Windows 10
TikTok
Sinema
Samsung Galaxy S8
Samsung Galaxy S6
Samsung Galaxy S5
Samsung
Playstation 5
Oyun konsolu
Otomobil
Ofis ve Finans
Note 4
MWC 2018
MWC 2017
MWC 2015
Microsoft
LG G6
LG G5
LG G4
LG G3
İşletim Sistemleri
İş dünyası
iPhone SE
iPhone 7
iPhone 6S
iPhone 6
iOS
Instagram
IFA 2017
HTC One M9
HTC 10
Google
Diziler
Discovery 2
CES 2018
CES 2017
CES 2015
Blockchain ve Bitcoin
Bilgisayarlar
Xbox Game Pass
Xbox Series S/X
Uzay
Android
Forum
© 2024 Doğan Burda Dergi Yayıncılık ve Pazarlama A.Ş.
IT sınırları 06/2011 WWW.CHIP.COM.TR 50 k Bununla birlikte, heterojen hesaplama daha çok mobil aygıtlar için uygun görünüyor. Çok çekirdekli işlemcilerde ise bunların ne kadar iyi değerlendirilebildiği sorusu yanıt bekliyor. Çok çekirdekli işlemcilerin performans artışı koşullara bağlı SORUN Çekirdek arttıkça güç de artıyor. Günümüzde bilgisayar sektörünün sloganı bu. AMD ve Intel önümüzdeki yıl yeni nesil işlemcilerini tanıtınca, masaüstü bilgisayarlarda sekiz çekirdek standart halini alacak. Çok çekirdekli işlemcilerde Moore'un yasası değil, Amdahl yasası geçerli. Bu yasa, paralel uygulama sayesinde programların birden çok çekirdekte nasıl hızlandırılabileceğini tarif ediyor (sağdaki grafik). Eğer yazılım, görevlerin küçük bir kısmını paralel çalıştırabiliyorsa çok çekirdekli işlemcilerin verimi çok düşüyor. Böylece, bir uygulamanın hesaplama hızı kodlarının %50'si birden çok işlemcide çalışırsa (dört, sekiz ya da on altı işlemci olması fark etmiyor) iki kat hızlanabiliyor. Paralel programlama alanının önde gelen araştırmacılarından David Patterson, burada bir ince ayar sorununun yattığına işaret ediyor: "Yonga üreticileri sürekli yeni mikro işlemciler geliştirmekle meşguller, bunların potansiyelinden hiçbir programcı faydalanamıyor." Daha da kötüsü, video işleme gibi paralelleştirmeden faydalanan programlarda, grafik kartının donanımsal hızlandırmasını açmak, birden çok çekirdek kullanmaktan daha fazla hız sağlıyor. ÇÖZÜM Paralel programcılığa dönük araştırmaların tek bir ortak yanı var: Sırf yazılımsal çözümler işe yaramıyor, donanım mimarisinin de ayak uydurması lazım. Intel'in Anaphase araştırma projesi de bu konuya yönelik. Güncellenmiş bir yazılım derleyici, paralelleştirilmemiş programları farklı iş parçacıklarında toplayıp onları çekirdeklerin yakınında bulunan ve depolama erişimini kontrol eden özel bir yongaya aktarıyor. Maryland Üniversitesi'nden Profesör Vishkin ise "explicit multithreading" yaklaşımıyla farklı bir açıdan bakıyor. Vishkin, C dilini "spawn" ve "join" komutlarıyla genişletiyor. Spawn, birden çok iş parçacığının CPU'da eşzamanlı işlenmesini sağlayan paralel kipi etkinleştiriyor. Aynı zamanda da, eşzamanlı çalışabilecek iş parçacığı sayısını belirliyor. Join ise bu kipi sona erdiriyor. Donanıma ise kodu işlemek düşüyor. Vishkin, tüm çekirdeklerin hızlandırılmış bant genişliğine sahip büyük bir önbelleğe erişebildiği bir de prototip inşa etmiş. Çekirdeklerden biri iş parçacığı yönetimini üstleniyor ve seri kipte işlev gösteren kodu kullanıyor. Daha küçük ama etkili bir yöntem de proses yönetimini basitleştirmek, yani donanımsal hızlandırmalı kuyruk. Bir kuyruk, işlemcinin onları işlemesini bekleyen işletim sistemi ya da yazılım iş parçacıklarının listesini içeriyor. Kuyruklar, ip parçacıklarının mümkün olduğunca ayrışmasını hedefleyen paralel programlamanın temel taşları. Ancak kuyruk ne kadar uzarsa sistem o kadar yavaşlıyor. Bunun nedeni de kuyrukların CPU'da değil de önbellekte bulunması. Her bir kuyruk operasyonu için ortalama on hesaplama gerekiyor. Kuzey Carolina Üniversitesi'nin yürüttüğü HAQu (donanımsal hızlandırmalı kuyruklama) adlı proje, iş parçacığı yönetimini CPU'ya taşıyor. SSE veya MMX gibi yeni işlemci komutları çekirdeğin kuyruklamayı doğrudan denetlemesine izin vererek hesaplama operasyonlarını hatırı sayılır oranda hızlandırıyor. Bunun için de QF Birimi (kuyruk işlev birimi) adında yeni bir donanım yer alıyor. QF, işlenecek iş parçacıklarının bir tablosunu içeriyor ve küçük önbelleği üzerinde onları organize ediyor. Sorun Çözümler AMDAHL YASASI Çok çekirdekli işlemcilerin hesaplama hızı, paralel olarak işletilebilen program kodu oranına bağlı. EXPLICIT MULTITHREADING Maryland Üniversitesi'nin bu projesi C diline, kodu paralelleştiren iki komut ekliyor. Hızlandırma faktörü 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1.024 2.048 4.096 İşlemci sayısı 50 % 75 % 90 % 95 % Paralel kod yüzdesi CPU 1CPU 2 QF birimi DONANIMSAL HIZLANDIRMALI KUYRUK Kuzey Carolina Üniversitesi'nin projesi iş parçacıklarının paralel işlenmesini hızlandırıyor ve yönetim işini CPU'ya taşıyor Önbellek Programlar ve işletim sistemi buraya işlenecek iş parçacıklarının listesini, yani kuyruğu yazıyor Yerel kuyruk tablosu Kuyrukları önbellekten çağırıyor Kuyruk OP tamponu iş parçacıklarını yeniden organize ediyor Seri kip Join Paralel kip Seri kip Seri kip Paralel kip ......JoinSpawnSpawn Komut kodu paralelleştirerek farklı iş parçacıklarına bölüyor Komut önceden paralelleştirilmiş tüm iş parçacıklarını birleştiriyor
