Neden CPU Çekirdekleri Farklı Olanlar Yerine Aynı Hızda?
Yeni bir CPU için çok fazla alışveriş yaptıktan sonra, çekirdeklerin hepsinin farklı olanların bir kombinasyonu yerine hıza sahip olduğunu fark etmiş olabilirsiniz. Neden? Bugünün Süper Kullanıcı Soru-Cevap yazısı meraklı bir okuyucunun sorusuna cevap verdi.
Bugünün Soru ve Cevap oturumu bize topluluk tarafından yönlendirilen bir soru-cevap web sitesi grubu olan Stack Exchange'in bir alt birimi olan SuperUser'ın izniyle geliyor..
Soru
SuperUser okuyucu Jamie, CPU çekirdeğinin neden hepsinin neden farklı hızlarda aynı hızda olduğunu bilmek istiyor:
Genel olarak, yeni bir bilgisayar satın alıyorsanız, bilgisayar için beklenen iş yüküne dayanarak hangi işlemciyi alacağınızı belirlersiniz. Video oyunlarındaki performans tek bir çekirdek hızında belirlenirken, video düzenleme gibi uygulamalar çekirdek sayısına göre belirlenir. Piyasada ne mevcut olduğu konusunda, tüm CPU'lar kabaca aynı hıza sahip gibi gözüküyor..
Örneğin:
- Intel Core i5-7600K, temel frekans 3.80 GHz, 4 çekirdekli, 4 diş
- Intel Core i7-7700K, temel frekans 4.20 GHz, 4 çekirdekli, 8 adet diş
- AMD Ryzen 5 1600X, temel frekans 3.60 GHz, 6 çekirdek, 12 konu
- AMD Ryzen 7 1800X, temel frekans 3.60 GHz, 8 çekirdek, 16 konu
Neden bu artan çekirdek kalıbını görüyoruz, ancak tüm çekirdekler aynı saat hızına sahip? Neden farklı saat hızlarında değişkenler yok? Örneğin, iki “büyük” çekirdek ve çok sayıda küçük çekirdek.
Örneğin, 4.0 GHz’de dört çekirdek (yani 4 × 4 GHz, maksimum 16 GHz) yerine, 4.0 GHz’de çalışan iki çekirdekli ve 2.0 GHz’de çalışan dört çekirdekli (yani 2 x 4.0 GHz + 4 × 2.0 GHz, maksimum 16 GHz)? İkinci seçenek, tek iş parçacıklı iş yüklerinde eşit derecede iyi, fakat çok iş parçacıklı iş yüklerinde potansiyel olarak daha iyi olur mu??
Bunu genel bir soru olarak ve özellikle yukarıda listelenen CPU'larla veya belirli bir iş yüküyle ilgili olarak sormuyorum. Ben sadece modelin neden böyle olduğunu merak ediyorum.
Neden CPU çekirdeğinin tümü farklı olanların yerine aynı hıza sahip??
Cevap
SuperUser katılımcı bwDraco bizim için cevabı var:
Bu, heterojen çoklu işlem (HMP) olarak bilinir ve mobil cihazlar tarafından yaygın olarak kabul edilir. Big.LITTLE uygulayan ARM tabanlı cihazlarda, işlemci farklı performans ve güç profillerine sahip olan çekirdekler içerir, yani bazı çekirdekler hızlı çalışır, ancak çok fazla güç çeker (daha hızlı mimari ve / veya daha yüksek saatler), diğerleri ise enerji açısından verimlidir ancak yavaştır ( daha yavaş mimari ve / veya daha düşük saatler). Bu kullanışlıdır, çünkü güç kullanımı, belirli bir noktadan geçtikten sonra performansı arttırırken orantısız bir şekilde artma eğilimindedir. Buradaki fikir, ihtiyacınız olduğunda performans ve ihtiyaç duymadığınızda pil ömrü sağlamaktır..
Masaüstü platformlarda, güç tüketimi çok daha az sorun olduğu için bu gerçekten gerekli değil. Çoğu uygulama, her bir çekirdeğin benzer performans özelliklerine sahip olmasını bekler ve HMP sistemleri için planlama işlemleri, geleneksel simetrik çok işlemli (SMP) sistemler için zamanlamadan çok daha karmaşıktır (teknik olarak, Windows 10, HMP desteğine sahiptir, ancak çoğunlukla mobil cihazlar için tasarlanmıştır. ARM kullanan cihazlar big.LITTLE).
Ayrıca, günümüzde çoğu masaüstü ve dizüstü bilgisayar işlemcisi, bazı çekirdeklerin kısa patlamalarda bile diğerlerinden daha hızlı çalışması gereken noktayla termal veya elektriksel olarak sınırlı değildir. Temel olarak bireysel çekirdeği ne kadar hızlı hale getirebileceğimiz konusunda bir duvara çarptık, bu yüzden bazı çekirdeği yavaş olanlarla değiştirmek kalan çekirdeğin daha hızlı çalışmasına izin vermeyecek.
Diğerlerinden daha hızlı çalışabilen bir veya iki çekirdeğe sahip birkaç masaüstü işlemci olmasına rağmen, bu özellik şu anda bazı çok yüksek kalitedeki Intel işlemcilerle (Turbo Boost Max Technology 3.0 olarak bilinir) sınırlıdır ve yalnızca Daha hızlı çalışabilen çekirdeklerin performansı.
Ağır iş parçacıklı iş yükleri için optimize etmek için hem büyük hem hızlı çekirdekli hem de daha küçük, daha yavaş çekirdekli geleneksel bir x86 işlemci tasarlanması kesinlikle mümkün olsa da, bu işlem işlemci tasarımına önemli ölçüde karmaşıklık katacaktır ve uygulamaların düzgün şekilde desteklenmesi pek olası değildir.
İki hızlı Kaby Gölü (7. nesil) çekirdeği ve sekiz yavaş Goldmont (Atom) çekirdeği ile varsayımsal bir işlemci edinin. Toplam 10 çekirdeğe sahip olacaksınız ve bu tür bir işlemci için optimize edilmiş ağır iş parçacıklı iş yükleri, normal dört çekirdekli Kaby Lake işlemciye göre performans ve verimlilikte bir kazanç görebilir. Bununla birlikte, farklı türlerdeki çekirdekler, çılgınca farklı performans düzeylerine sahiptir ve yavaş çekirdekler, AVX gibi hızlı çekirdeklerin desteklediği bazı yönergeleri bile desteklememektedir (ARM, aynı büyüklüğü ve LITTLE çekirdeklerinin aynı talimatları desteklemesini gerektirerek bu sorunu önler) ).
Yine, Windows tabanlı çoklu iş parçacıklı uygulamaların çoğu, her çekirdeğin aynı veya neredeyse aynı performans seviyesine sahip olduğunu ve aynı talimatları uygulayabileceğini varsaymaktadır, bu yüzden bu tür asimetri, belki de ideal performanstan daha düşük bir performansa neden olabilir. yavaş çekirdekler tarafından desteklenmeyen talimatları kullanıyorsa kilitleniyor. Intel, tüm çekirdeklerin tüm talimatları uygulayabilmesi için gelişmiş komut desteği eklemek için yavaş çekirdekleri değiştirebilirken, bu tür heterojen işlemciler için yazılım desteğiyle ilgili sorunları çözmez..
Sorunuzda muhtemelen düşündüğünüze daha yakın olan uygulama tasarımına farklı bir yaklaşım GPU'yu son derece paralel uygulama bölümlerini hızlandırmak için kullanır. Bu OpenCL ve CUDA gibi API'ler kullanılarak yapılabilir. Tek çipli bir çözüm olarak AMD, APU'larında GPU hızlandırma için donanım desteği sağlıyor; bu, Heterojen Sistem Mimarisi ile aynı çipte bir araya getirilmiş olmasına rağmen, geleneksel bir CPU ve yüksek performanslı bir entegre GPU'yu aynı çipte birleştiriyor birkaç özel uygulama.
Açıklamaya eklemek için bir şey var mı? Yorumlarda ses kesiliyor. Diğer teknoloji meraklısı Stack Exchange kullanıcılarından daha fazla cevap okumak ister misiniz? Burada tüm tartışma konusuna göz atın.
Resim Kredisi: Mirko Waltermann (Flickr)
