İnternet dünyasında birçok sosyal mecra, forum ve farklı platform var. İnsanlar buralarda bilgi paylaşımı yapıyor, bazen tartışıyor, bazen de yanlış bilgiler verebiliyor. Technopat Sosyal‘de de her gün farklı konular açılıyor. Bazı zamanlarda ise kullanıcıların yanlış bilgilendirmeler yaptığını görebiliyoruz.
Teknoloji çok hızlı gelişirken her geçen gün farklı bir ürün, farklı bir yenilik görüyoruz. Yıllar öncesinde bilinen bazı şeyler ise zamanla geçerliliğini yitirebiliyor. Şimdi birçok kişinin konuşurken yanıldığı, doğru olarak bilinen bazı yanlışlara değineceğiz.
İşlemcileri Çekirdek Sayısı ve Frekans Hızına Göre Karşılaştırmak
Eğer uzun zamandır internette geziniyorsanız mutlaka bu tür bir kıyaslama görmüşsünüzdür. “Bir işlemcinin 6 çekirdeği varsa, 4 çekirdekli diğer işlemciden daha iyidir”. Taban veya boost frekansı daha yüksek olan CPU, düşük olandan her zaman daha performanslıdır” gibi. Bunlar insanların en çok yanıldığı şeylerden biri.
Çip dünyasında çok fazla değişken, çok fazla parametre vardır ki böyle karşılaştırmalar yapmak her zaman doğru değil. Elbette, aynı mimariyi kullanan ve aynı seriye ait olan 6 çekirdekli bir işlemci 4 çekirdekli olana göre daha fazla iş yüküyle çalışabilir. Aynı şekilde 4 GHz hızında çalışan bir işlemci, 3 GHz hızında çalışan aynı yongadan daha hızlıdır. Ancak başta CPU’lar olmak üzere tüm çiplerin birçok karmaşık detayı var.
Örneğin bir şirket yeni ürün serisinde mükemmel şekilde mimari geliştirmeler yapmış olabilir. Öte taraftan, verimlilik konusunda o güne kadarki yapılmamış büyük iyileştirmeler sunulabilir. Bazı bilgisayar işlemlerinde çoklu çekirdek, bazılarında ise tek çekirdek önemlidir. Bazı iş yükleri yüksek frekanstan daha iyi yararlanır.
Dahası, bir işlemci yüksek miktarlarda güç tüketiyor olabilir ki böyle bir durumda sunulan performans gölgede kalabilir. Bir CPU diğerinden daha fazla önbelleğe ya da iyi optimize edilmiş bir işlem hattına sahip olabilir. Sözün özü, basit kıyaslamalar yapmak doğru değil.
Frekans Hızları Önceliklidir
Biraz önce de kısaca üzerinden geçmiştik; saat hızı her şey değil. Daha çok işlemcilere odaklanıyoruz lakin aslında bahsettiklerimiz GPU ve diğer bileşenler için de geçerli. Aynı fiyat kategorisindeki aynı frekansta çalışan iki CPU’nun performansı büyük ölçüde değişebilir. Çekirdeklerin çalıştığı frekans nihai performansa her zaman etki eder evet, ancak daha büyük rol oynayan faktörler var. CPU’lar sistemin diğer parçalarını beklemek için çok fazla zaman harcayabilir, bu nedenle önbellek boyutu ve mimarisi son derece önemlidir. Gelişmiş önbellek yapısı ve mimari geliştirmeler performansı artırabilir, gecikmeyi düşürebilir.
Sadece önbellek değil, çipin geniş mimarisi de çok büyük rol oynamakta. Satışa sunulan yeni bir seride mühendisler büyük işlere imza atmış, mimari tabanlı önemli optimizasyonlar yapmayı başarmış olabilir. Yavaş bir CPU’nun hızlı bir CPU’dan daha fazla veri işleyebilmesi tamamen mümkündür. Watt başına performans da artık eskisine göre daha önemli bir etken haline geldi.
Cihazlara Güç Sağlayan Ana Çip Her Zaman CPU mu?
Geçmişte olsa doğrudan bunu söyleyebilirdik lakin her geçen gün teknoloji dünyası farklı bir hal alıyor. Aslında bazen biz de bir şeyleri tabir ederken hata yapıyoruz: Bir grup unsuru “CPU” veya “işlemci” ifadesiyle gruplamaya alışkınız. Oysa gerçekte çok daha fazla detay var. Heterojen bilgi işlem olarak bilinen mevcut eğilimle birlikte birçok bilgi işlem unsuru tek bir çipte bir araya geliyor.
Genel olarak konuşmak gerekirse, çoğu masaüstü ve dizüstü bilgisayarda CPU o sistemin kalbidir. CPU tüm mantıksal işlemleri yürütür, işleri yönlendirir. Ancak tüm elektronik cihazlarda durum böyle değil. Özellikle mobil cihazlar olmak üzere ürünlerde çip üzerinde sistem (SoC-system on a chip) dediğimiz yonga grupları kullanılıyor. Adından da anlaşılabileceği üzere, tek bir çipte tüm sistemi idare edebilecek, farklı işlerden sorumlu küçük çipler yer alıyor.
Bir masaüstü bilgisayarın anakartında her biri belirli bir işlevselliğe hizmet eden düzinelerce ayrı yonga yer alabiliri ancak bu daha küçük form faktörlü platformlarda mümkün değil. Şirketler giderek daha iyi performans ve güç verimliliği elde etmek için tek bir çip üzerine olabildiğince fazla işlev eklemeye gayret gösteriyor.
Telefonunuzdaki SoC’de CPU’nun yanı sıra muhtemelen GPU, RAM, medya kodlayıcıları/kod çözücüleri, ağ donanımı, güç yönetim bileşenleri ve daha onlarca parça bulunuyor. Genel anlamda çok işlemciden oluşan bir birim düşünebilir. CPU ise bir SoC2i oluşturan çok sayıda bileşenden sadece bir tanesi.
Üretim Teknolojileri, Nanometre ve Çip Kıyaslaması
Hatırlarsanız Intel, bir süre 14nm işlem teknolojilerinde takılı kalmıştı. 10nm geç ve kısıtlı geldi. Şirket sonrasında transistör teknolojilerindeki engelleri aştı, yıllar sonrasının planlarını yapmaya başladı.
Intel ya da AMD gibi çip üreticileri bir ürün tasarladığında bunlar belirli bir teknoloji süreci kullanılarak üretiliyor. Kullanılan en yaygın ölçüt ise ürünü oluşturan küçük transistörlerin boyutu.
Bu ölçüm nanometre cinsinden yapılıyor ve 14nm, 10nm, 7nm ve 3nm gibi birçok süreç teknolojisi duymuş olmalısınız. Mantıken 7nm teknolojileriyle üretilen iki transistörü 14nm’lik işlemdeki tek bir transistörün kapladığı aynı alana sığdırabilmemiz gerekiyor lakin bu her zaman doğru değil. Çok fazla ek detay var, bu nedenle transistör sayısı ve dolayısıyla işlem gücü, teknoloji boyutuyla gerçekten ölçeklenmiyor.
Mantıklı olan, 7nm’lik bir sürece iki transistörü 14nm’lik bir süreçteki bir transistörle aynı boyutta sığdırabilmeniz gerektiğidir, ancak bu her zaman doğru değildir. Çok fazla ek yük vardır, bu nedenle transistör sayısı ve dolayısıyla işlem gücü teknoloji boyutuyla doğrudan ölçeklenmez.
Bir başka uyarı; bu tür ölçümler için piyasada standartlaşmış bir sistem bulunmuyor. Tüm büyük şirketler eskiden aynı şekilde ölçüm yaparlardı, ancak şimdi ayrıştılar ve her biri biraz farklı şekilde ölçüm yapıyor. Sonuç olarak, bir mantıksal işlemciyi kıyaslarken teknik özellik bakımından boyutu birincil ölçüt olmamalı.
Bir süredir internette üretim teknolojileri arasındaki farklılıklar tartışılıyor. Örneğin, Intel’in 7nm’si ile TSMC’nin 7nm’si arasında büyük farklar olduğu söyleniyor. Intel de zaten hatırlarsanız 2021 yılında nanometre isimlendirmesine son vermişti.
AMD 7nm TSMC üretimine geçiş yapmışken, Intel 14 nm+++ ile devam ediyordu. Bu yüzden işlemci pazarında alıcı kitlesinde şöyle bir algı oluşmaya başladı: “AMD 7nm iken, Intel halen 14 nm kaldı, hatta 10 nm işlemciyi bu kadar zamanda anca üretebildi”. Oysa bunun herhangi bir gerçekliği yoktu, Intel’in bir sonraki nesilde geçmeyi planladığı 10nm üretim teknolojisi zaten TSMC’nin 7nm teknolojisine yakındı. Bu nedenle Intel gitgide pazar payı kaybetmeye devam etti, forum dedikodularında uzun uzun nanometre tartışmaları aldı başını gitti.
İşte bu yüzden Intel, TSMC üretimi ile eşleşecek şekilde kullandığı üretim terminolojisini güncelledi. Örneğin 10nm Enhanced SuperFin teknolojisi “Intel 7”, 7nm teknolojisi “Intel 3” olarak isimlendirildi.
GPU Çekirdek Sayıları
CPU’lar ile GPU’ların temel yapısı çok farklıdır ki zaten çekirdek sayılarından bunu anlayabilirsiniz. Günümüzde işlemciler 16 çekirdeğe kadar çıkarken, GPU’larda çekirdek sayısı binlerle ifade ediliyor; böylelikle çok sayıda paralel işlem yapılabiliyor.
Biraz önce aslında aynı şeylerden CPU tarafında bahsettik. Tıpkı bir şirketin 4 çekirdekli CPU’sunun başka bir şirketin dört çekirdekli CPU’sundan çok farklı performansa sahip olabilmesi gibi, aynı durum GPU’lar için de geçerli. GPU çekirdek sayılarını farklı üreticiler arasında karşılaştırmanın bir yolu yok. AMD, NVIDIA ve Intel’in grafik işlemcileri tamamen farklı mimarilere, tamamen farklı yapılandırmaya sahip.
Örneğin bir şirket daha az çekirdek kullanırken daha fazla işlevsellik sunabilirken, diğeri daha az işlevsellik ile daha fazla çekirdek tercih edebilir. Bununla birlikte, CPU’larda olduğu gibi aynı üretici ve aynı ürün ailesinden GPU’ları birbirleriyle karşılaştırabilirsiniz.
GPU serisi ve mimariler arasında da önemli farklar olabilir. NVIDIA’nın Ada Lovelace (RTX 4000) ve Ampere (RTX 3000) mimarileri arasında önemli farklar var. SM birimleri ve CUDA çekirdeklerinin sayısına bakarsanız yeni nesil ekran kartları daha düşük performans göstermeli. Ancak pratikte durum farklı, işin içine yazılımsal faktörler girdiğinde ise tamamen farklı.
TeraFLOP Ölçümü ve Performans Kıyaslaması
Yeni bir yüksek performanslı çip veya süper bilgisayar piyasaya sürüldüğünde genellikle “Teraflop (TFLOP)” değerlerinin reklamı yapılabilir. Bu kısaltma saniye başına kayan nokta işlemlerini gösteriyor ve bir sistem tarafından kaç komutun gerçekleştirilebileceğini ölçüyor.
Yeterince basit görünebilir, ancak şirketlerini ürünlerini olduğundan daha hızlı göstermek için sayılarla oynayabilir. Örneğin, 1.0 + 1.0’i hesaplamak 1234.5678 + 8765.4321’i hesaplamaktan çok daha kolaydır. Şirketler, sayılarını şişirmek için hesaplama türleriyle ve ilgili hassasiyetleriyle oynayabilirler.
FLOP değerleri yalnızca ham CPU/GPU hesaplama performansını ifade ediyor ve bant genişliği gibi birçok faktör ölçümün dışında kalıyor. Ek olarak, büyük şirketler bile kendi ürünlerini daha iyi göstermek için çalıştırdıkları kıyaslama yazılımlarını optimize edebiliyor.
ARM Çip Üretiyor mu?
Neredeyse tüm düşük güçlü ve gömülü sistemler ARM işlemcilerin bir türevini kullanıyor. Unutulmaması gereken bir şey var ki ARM aslında fiziksel çipler üretmiyor, başka şirketlere ürettirmiyor. Bunun yerine, bu çiplerin nasıl çalışması gerektiğine dair planları tasarlıyorlar ve diğer şirketlere lisanslıyorlar.
Örneğin iPhone 14’ün kalbinde yer alan A15 Bionic ARM mimarisini kullanıyor fakat yeni SoC tamamen Apple tarafından tasarlandı. Bu bir yazara sözlük verip bir şeyler yazmasını istemek gibi bir şey. Yazar yapı taşlarına sahip ve kelimelerin nasıl kullanılabileceğine ilişkin yönergelere uymak zorunda, ancak istediğini yazmakta özgür.
ARM, fikri mülkiyetlerini (IP) lisanslayarak Apple, Qualcomm, Samsung ve diğer şirketlerin kendi ihtiyaçlarına uygun çipleri yaratmalarına olanak tanıyor. Bu sayede TV için tasarlanan bir çip medya kodlama ve kod çözmeye odaklanırken, kablosuz bir fareye takılmak üzere tasarlanan bir çip düşük güç tüketimine odaklanabiliyor.
Faredeki ARM çipinin bir GPU’ya ya da çok güçlü bir CPU’ya ihtiyacı yok. ARM tabanlı tüm işlemciler aynı çekirdek tasarım ve plan setini kullandığından, hepsi aynı uygulamaları çalıştırabilir. Bu da geliştiricinin işini kolaylaştırıyor ve uyumluluğu artırıyor.
ARM ve x86 Komut Seti Mimarisi
ARM ve x86, bilgisayar donanımının nasıl çalıştığını ve etkileşimde bulunduğunu tanımlayan iki büyük komut seti mimarisi. ARM mobil ve gömülü sistemlerin kralı iken x86 dizüstü, masaüstü ve sunucu pazarının vazgeçilmesi. Vazgeçilmezi dedik fakat son birkaç yıldır x86 işlemciler üreten şirketler de ARM mimarisine benzer yaklaşımlar benimsemeye başladı. Hem Intel hem de AMD, yüksek performanslı ve düşük performanslı verimlilik çekirdeklerini bir araya getiren mimariler geliştiriyor.
Başka mimariler de var, ancak bunlar kısıtlı uygulamalara hizmet ediyor. RISC-V bunların içinden sıyrılan ve yükselişe geçen bir mimari. Apple gibi birçok teknoloji şirketi, lisans ücreti olmayan RISC-V uygulamalarına yatırımlar yapmaya başladı.
Komut seti mimarisi (instruction set architecture-ISA), bir işlemcinin temelinde tasarlanma şeklini ifade eder. Farklı mimarilerle aynı işlemleri yürütebilirsiniz, ancak yapış şekli tamamen farklıdır. Bir program yazmak ve onu x86 işlemcide çalıştırmak için bir şekilde, ARM’de çalıştırmak için başka bir şekilde derlemek tamamen mümkün.
Mobil pazara hakim olan ARM, birkaç farklı özelliğiyle birlikte x86’dan ayrışıyor. Bunlardan en önemlisi esneklik ve geniş teknoloji kullanım seçenekleri. Bir ARM CPU inşa ederken mühendis neredeyse Legolarla oynuyor gibi çalışır. Uygulamaları için mükemmel CPU’yu oluşturmak için istedikleri bileşenleri seçebilir. Çok sayıda video işlemek için bir çipe mi ihtiyacınız var? Daha güçlü bir GPU ekleyebilirsiniz. Çok sayıda güvenlik ve şifreleme mi çalıştırmanız gerekiyor? Özel hızlandırıcılar ekleyebilirsiniz. ARM’nin fiziksel çip satmak yerine teknolojilerini lisanslamaya odaklanması, mimarilerinin en yaygın şekilde üretilmesinin ana nedenlerinden biridir. Öte yandan Intel ve AMD yıllardır farklı bir yol izliyordu.
x86 denildiğinde ilk olarak akla Intel gelir zira bu komut seti mimarisinin arkasında Intel var. Ancak AMD işlemciler de aynı mimari ile inşa ediliyor. Bir yerde x86-64’ten bahsedildiğini görürseniz, bu x86’nın 64 bit sürümü anlamına geliyor. Windows kullanıyorsanız “Program Files” ve “Program Files (x86)” adında iki ayrı klasör bulunduğunu mutlaka fark etmişsinizdir. Program Files’ta yer alan uygulamalar da x86 için derlenmiş, ancak yalnızca 32 bit değil de 64 bit.
ARM ve x86 arasında kafa karışıklığına neden olabilecek bir diğer alan da göreceli performans rakamları. X86 işlemcilerin ARM işlemcilerden her zaman daha hızlı olduğu söylenir. Bu genel olarak doğru bir bilgi, ancak dediğimiz gibi son dönemde teknoloji dünyası değişti. Apple M serisi çipler dahil olmak üzere ARM tabanlı SoC’ler artık çok daha güçlü. Ayrıca sunucularda çok sayıda küçük çekirdek içeren yapılandırmalar görmeye başlayacağız.
ARM’nin tüm tasarım felsefesi verimliliğe ve düşük güç tüketimine odaklanıyor. Genel olarak, Intel ve AMD x86 ile maksimum performansa odaklanırken, ARM watt başına performansı maksimize ediyor. X86’nın üst düzey pazara sahip olmasına izin veriyorlar çünkü orada rekabet edemeyeceklerini biliyorlar.
GPU’lar CPU’lardan Daha Hızlıdır
Başta yapay zeka teknolojileri ve grafik yazılımlarının etkisiyle son zamanlarda GPU kullanımında ve performansında büyük artışlar gördük. Geleneksel olarak CPU üzerinde çalıştırılan birçok iş yükü, paralel işlem hattından yararlanmak için GPU’lara taşındı. Aynı anda hesaplanabilen çok sayıda küçük parçaya sahip görevler için GPU’lar CPU’lardan çok daha hızlı. Ancak durum her zaman böyle değil ve CPU’lara her zaman ihtiyacımız olacak.
Bir CPU veya GPU’yu doğru şekilde kullanabilmek için, geliştiricinin kodları platform için optimize edilmiş özel derleyiciler ve arayüzlerle tasarlaması gerekir. Bir GPU’ya entegre edilen binlerce çekirdek, CPU’daki çekirdeklere kıyasla çok daha basittir. Başka bir deyişle, bu çekirdekler (gölgelendiriclier) defalarca tekrarlanan küçük işlemler için tasarlanıyor.
Diğer yandan CPU’daki çekirdekler çeşitli karmaşık işlemler için tasarlanmakta. Paralel işlemler içermeyen programlar CPU her zaman çok daha hızlı olacak. Uygun bir derleyici ile CPU kodunu GPU’da çalıştırmak teknik olarak mümkün, ancak yalnızca program belirli bir platform için optimize edilmişse fayda sağlanır. Sadece fiyata bakacak olursak pahalı CPU’lar 50.000 dolara mal olabilirken, en üst düzey GPU’lar bu miktarın yarısı kadar bile değil. Özetle, CPU’lar ve GPU’lar kendi alanlarında mükemmel ve hiçbiri diğerinden hızlı olmak zorunda değil.
İşlemciler Katlanarak Hızlanmaya Devam Edecek mi?
Teknoloji endüstrisinin temel aldığı en ünlü varsayım Moore Yasası‘dır. İlk olarak 1965’te kaleme alınan Moore Yasası, bir entegre devre üzerindeki transistör sayısının her yıl ikiye katlanacağını belirtiyordu. Bu yasa, yarı iletken endüstrisini sürekli olarak ileri taşımak üzere bir kılavuz rolü oynuyordu. 1975’te Moore, transistörlerin her iki yılda bir ikiye katlanacağını öngörerek yasayı revize etti.
Pek çok tartışmaya ve bazı aksaklıklara rağmen, Moore Yasası büyük ölçüde geçerliliğini korudu. Son 40 yıldır böyleydi, ancak sonuna geldik ve ölçeklendirme eskisi gibi gerçekleşmiyor. Gordon Moore, 13 Nisan 2005 tarihinde kendisi ile yapılan bir söyleşide öngörüsünün kısa bir zaman içinde geçerliliğini yitirebileceğini dile getirmişti.
Çiplerin boyutunu korurken daha fazla transistör ekleyemiyorsak onları daha büyük hale getirebiliriz lakin bu durumda çipin güç tüketimi artacak ve üretilen ısı fazlasıyla artacak. Günümüzün soğutma ve güç dağıtım sistemleri buna ayak uydurmakta zorlanıyor ve güç sağlanabilecek ve soğutulabilecek sınıra yaklaşmış durumda. Bu yüzden teknoloji şirketleri sadece işlemcileri büyüterek yola devam edemez.
Transistörlerin ne kadar küçülebileceğine dair temel sınıra yaklaşıyoruz. Yeni 7nm ve gelecekteki 3nm süreçleriyle kuantum etkileri büyük bir sorun haline gelmeye başlıyor ve transistörler beklendiği gibi davranmamaya başlıyor. Transistörleri biraz daha küçültmek halen mümkün, ancak ciddi bir yenilik olmadan çok öteye gidemeyiz.
Peki çipleri daha fazla büyütemiyorsak ve transistörleri küçültemiyorsak, mevcut transistörleri daha hızlı çalıştıramaz mıyız? Bu geçmişte fayda sağlayan ancak devam etmesi pek mümkün olmayan bir başka yöntem. İşlemci hızı yıllardır her nesilde artıyor ve 6 GHz gibi seviyeler görüldü. Mühendislerin daha fazla ileri gitmesi mümkün mü? Bunu zaman gösterecek. Ancak frekanslar artarken güç tüketimi de arşa çıktı ve tüm tüketiciler bundan şikayetçi. Asıl sorun yine küçük transistörlerin sınırlamaları ve fizik yasaları ile ilgili.
Transistörleri küçülttükçe, onları birbirine bağlayan ara bağlantıları da (kablolar) küçültmemiz gerekiyor ki bu da dirençlerini artırıyor. Geleneksel olarak transistörlerin iç bileşenlerini birbirine yaklaştırarak daha hızlı çalışmasını sağlayabiliyoruz, ancak bazıları zaten sadece bir veya iki atomla ayrılmış durumda. Daha iyisini yapmanın kolay bir yolu yok.
Tüm nedenleri bir araya getirecek olursak, geçmişteki nesilsel performans artışlarını önümüzdeki yıllarda göremeyeceğimiz yorumunda bulunabiliriz. Bununla beraber, yeni teknolojiler üzerinde çalışan deneyimli ve çok zeki insanlar olduğunu da biliyoruz.
