GPU (ekran kartlari) kartlari CPU (merkezi islem unitesi) yerine kullanilabilir mi? Performans olarak ne tur degisiklikler olurdu?
Kısa cevap: Genel olarak hayır — GPU’lar bazı veri-paralel (SIMD tarzı) görevlerde CPU’dan kat kat hızlı olabilir, ama GPU’ları CPU’nun yerine tam anlamıyla kullanmak pratik değil; çünkü mimari, gecikme, kontrol-akışı ve işletim sistemi gereksinimleri farklıdır.
Detaylar (kısa ve öz)
-
Mimarî farklar
- GPU: Binlerce hafif çekirdek, yüksek paralel iş hacmi (throughput) için tasarlanmış. Aynı anda çok sayıda veriye aynı işlemi uygular.
- CPU: Az sayıda güçlü çekirdek, düşük gecikme ve dallanma/seri kontrol akışı (control flow) için optimize edilmiş. Büyük, karmaşık işletim sistemi ve I/O görevlerini yönetir.
-
Performans açısından ne değişir?
- Throughput: Veri-paralel işlerde (matris çarpımı, görüntü işleme, derin öğrenme, FFT vb.) GPU’lar genelde çok daha yüksek FLOPS ve bellek bant genişliği sunar; hız artışı tipik olarak 10×–100× veya daha fazla olabilir, işin paralelizasyonuna bağlı.
- Latency / tek iş performansı: Tek bir sıra hâlindeki veya dallanan (branch-heavy) kodda CPU çok daha hızlıdır. GPU çekirdekleri tek işin gecikmesini düşürmek için değil, yüzlerce/ binlerce işin ortalamasını iyileştirmek için vardır.
- Bellek ve veri hareketi: GPU VRAM’ı yüksek bant genişliğine sahip ama kapasite CPU RAM’ından daha sınırlı olabilir; CPU↔GPU veri taşıma (PCIe/PCIEe) gecikmesi ve bant-kısıtı ciddi performans cezaları getirir.
- Kontrol akışı ve dallanma: GPU’larda thread divergence (dallanma) ciddi verim kaybına neden olur; dallanan mantık ağırsa performans düşer.
-
Pratik ve yazılım/işletim sistemi sorunları
- İşletim sistemi, donanım aygıt yönetimi, sürücüler, kesmeler (interrupts) vb. görevler CPU gerektirir; GPU’yu “tüm sistemin merkezi işlemcisi” olarak çalıştırmak için kapsamlı yeniden tasarım gerekir.
- Mevcut yazılım ekosistemi, derleyiciler ve kitaplıklar heterojen model (CPU+GPU) üzerine kuruludur; tüm genel amaçlı yazılımları GPU’da çalıştırmak için çok fazla yazılım mühendisliği gerekir.
- Güç yönetimi ve hata izolasyonu: GPU’lar uzun süreli yüksek yükte farklı enerji/profil davranışı gösterir.
-
Hangi işler GPU’ya uygundur?
- Yüksek düzeyde veri-paralel ve hesap yoğun (matrix mult., linear algebra, görüntü işleme, video kodlama, bazı simülasyonlar, kriptografi parçaları, derin öğrenme)
-
Hangi işler GPU’ya uygun değil?
- Ağ/IO ağırlıklı, düşük gecikme gerektiren, çok dallanan kontrol akışı, işletim sistemi çekirdeği işleri, bazı veritabanı işlemleri (çoğu durumda) ve tek iş-instant cevap gerektiren uygulamalar.
-
Nasıl kullanılmalı?
- Çoğu durumda en iyi yol heterojen hesaplama: CPU genel kontrol ve I/O, performans kritik veri-paralel kısımları GPU’ya taşımak. Araçlar: CUDA, OpenCL, Vulkan compute, SYCL, ve hazır kütüphaneler (cuBLAS, cuDNN, Thrust vb.).
İstersen örnek bir iş yükünü (ör. web sunucusu, finansal simülasyon, görüntü işleme pipeline) verirsen, hangi kısımları GPU’ya taşımak mantıklı olur ve beklenen hızlanma hakkında daha spesifik hesaplama yaparım.
Terimler
- CPU: Merkezi işlem birimi; düşük gecikme, dallanma-dostu güçlü çekirdekler.
- FLOPS: Floating point operations per second; kayan nokta işlem gücü ölçütü.
- GPGPU: General-Purpose computing on GPUs — GPU’ların genel hesap için kullanılması.
- GPU: Grafik işleme birimi; yüksek paralel hesaplama için optimize edilmiş çok çekirdekli aygıt.
- PCIe: CPU ile GPU arasındaki veri yolunu sağlayan arayüz; veri taşıma gecikmesi ve bant genişliği sınırlamaları var.
- SIMD: Single Instruction, Multiple Data — aynı komutun birçok veriye aynı anda uygulanması prensibi.
- Thread divergence (dallanma): Aynı warp/wavefront içinde farklı yollar izleyen işler; GPU performansını düşürür.
- Throughput: Birim zamanda tamamlanan iş miktarı; GPU’lar yüksek throughput için optimize edilmiştir.
- VRAM: GPU’nun yerel belleği; genelde yüksek bant genişliği ama sınırlı kapasite.
GPU ya uygun isletim sistemi kodlandigini dusunerek performans konusunu hesaplayabilirmisiniz. CPU ya gore farklari neler olurdu?
Kısa cevap: Eğer işletim sistemi ve tüm kritik altyapı GPU ortamı için yeniden tasarlanırsa birçok veri-paralel işte CPU’ya göre çok yüksek throughput (çok daha fazla iş/saniye) elde edilebilir; fakat tek iş gecikmesi, dallanma, donanım önceliklendirme ve I/O/etkileşim gerektiren görevlerde hala dezavantajlar kalır. Aşağıda hem hesaplama modeli hem de somut örneklerle farkları özetliyorum.
Varsayımlar
- “GPU’ye uygun işletim sistemi” derken: önceliklendirme, preemption, interrupt handling, sürücüler ve I/O path’leri GPU çekirdekleri üzerinde çalışacak veya GPU ile tight entegre olacak şekilde yeniden yazıldı; CPU↔GPU veri taşıma (PCIe) gerekmez veya minimuma indirildi; bellek tutarlılığı/koherency GPU tarafında sağlanmış kabul ediliyor.
Hesaplama yaklaşımı (basit modeller)
- Amdahl benzeri heterojen hızlanma: paralel kısmın oranı f ve GPU’nun paralel kısma göre hızlandırma faktörü S_g ise ideal toplam hızlanma:\text{Speedup} = \frac{1}{(1-f) + \dfrac{f}{S_g}}.(Burada seri kısım işletim sistemi/başlatma/IO gibi GPU’de de yeniden tasarlanmış olsa bile sıfır olmayabilir.)
- Veri taşıma etkisi: CPU+discrete GPU sisteminde toplam süreT_{\text{total}} = T_{\text{GPU\_compute}} + T_{\text{transfer}},ama GPU-yerel-OS ile T_{\text{transfer}}\approx 0 kabul edilebilir.
Örnek hesaplamalar (hipotetik rakamlarla)
-
Yüksek paralelizasyonlu iş (ör. büyük matris çarpımı)
- Paralel bölüm f=0.99, GPU hızlandırma S_g=50 (paralel kısım GPU’da 50× hızlı).
- Speedup = 1/(0.01 + 0.99/50) \approx 33.6\times.
- Eğer GPU-OS tasarımı seri kısmı da küçülterek (1-f)=0.001 yapabilirse: 1/(0.001 + 0.999/50) \approx 47.7\times.
-
Küçük, latans-kritik görev (ör. tek HTTP isteğine hızlı yanıt)
- Paralellik düşük: f=0.1, aynı S_g=50 ise speedup =1/(0.9 + 0.1/50) \approx 1.1\times — yani neredeyse fayda yok.
- Hatta GPU çekirdek başına tek iş gecikmesi daha yüksek olduğundan pratikte performans düşebilir.
-
Transfer etkisinin çıkarılması
- Mevcut sistemde T_{\text{GPU\_compute}}=1s, T_{\text{transfer}}=0.5s ise toplam 1.5s . GPU-OS ile transfer kalkarsa 1.0s olur — %50’lik ek hızlanma.
Temel farklar (detay)
- Throughput vs. Latency: GPU’ler yüksek throughput için mükemmel; tek iş gecikmesi (single-thread latency) genelde CPU’dan kötü. GPU-OS tasarımı serial/etkileşimli işleri hızlandırsa da fiziksel çekirdek, komut işlem hattı ve kontrol akışı farkları devam eder.
- Kontrol akışı ve dallanma: GPU’lar SIMD/Warp tabanlı; dallanma (thread divergence) performansı bozar. Eğer OS işlevleri dallanma yoğun ise verim düşer.
- Preemption / Context switching: Geleneksel GPU’larda ince taneli preemption zayıftı; modern GPU’lar geliştirdi ama OS gereksinimleri (milisaniye-altı öncelikler, hızlı kesme yanıtı) için donanım ve yazılım desteği gerekir. GPU-OS tasarımı bunu çözmelidir.
- Bellek ve koherency: GPU bellek hiyerarşisi farklı; küresel koherency ve düşük gecikmeli küçültülmüş paylaşılan veri yolu gerekir. OS yapıları (sayfa tabloları, kernel heap vb.) için yeni DMA/koherency mekanizmaları şart.
- I/O ve sürücüler: Ağ ve disk I/O’nun GPU-native olarak çalışması, doğrudan erişim (RDMA, NVMe over Fabrics benzeri) ve hafıza haritalama gerektirir. Bunlar sağlanınca I/O bottleneck’leri azalır.
- Hata izolasyonu / güvenlik: GPU’ların güçlü hata izolasyonu ve güvenlik bağlamları sağlaması gerekir (sanal makineler, kullanıcı/kernel ayrımı).
- Güç ve termal: GPU’lar uzun süre yüksek yükte yüksek güç çeker; OS görevleriyle beraber sürekli yük altında güç/termal yönetimi farklı davranış gerektirir.
- Yazılım ekosistemi: Derleyiciler, hata ayıklama, kitaplıklar ve sistem çağrıları GPU üzerinde çalışacak şekilde yeniden yazılmalı — bu büyük bir yatırım.
Pratik çıkarımlar
- Veri-paralel, yüksek hesap yoğunluğu ve büyük batch’ler içeren işlerde (ML eğitim, büyük simülasyonlar, video kodlama/işleme pipeline’ları) GPU-OS tasarımı büyük kazanım sağlar.
- İnteraktif, düşük gecikme, çok dallanan veya I/O ağırlıklı işler için CPU’ların üstünlüğü sürer; heterojen (GPU yoğun işleri GPU’ya, kontrol/IO’yu CPU’ya) yaklaşım genelde en pratiktir.
- Gerçek dünya hızlanma hem algoritmanın paralelizasyonuna hem donanım koherency/öncelik desteğine ve I/O yolunun yeniden tasarımına bağlıdır.
İsterseniz spesifik bir iş yükü (ör. web sunucusu 100k RPS, finansal Monte Carlo simülasyonu, veya 4K video transkod pipeline) verin; ben o iş yükü için f, S_g ve transfer/IO gecikmelerini varsayarak beklenen hızlanmayı sayısal olarak hesaplayayım.
Terimler
- Amdahl Kanunu: Paralel ve seri parçaların sistem hızlanmasını nasıl sınırladığını gösteren temel yasa.
- FLOPS: Floating point operations per second; kayan nokta işlem kapasitesi ölçüsü.
- GPU: Grafik İşleme Birimi; yüksek paralel hesaplama için optimize edilmiş donanım.
- I/O: Input/Output; ağ, disk ve çevresel aygıt erişimleri.
- Latency (Gecikme): Tek bir işlemin tamamlanma süresi.
- PCIe: CPU ile discrete GPU arasındaki tipik veri yolu (veri taşıma gecikmesi/bant genişliği önemli).
- Preemption: Çalışan işin kesilip başka işin çalıştırılması yeteneği; işletim sistemleri için kritik.
- SIMD: Single Instruction, Multiple Data — aynı komutun birçok veriye eşzamanlı uygulanması.
- Thread divergence (dallanma): Aynı SIMD grup içindeki işlerin farklı yollar izlemesi; GPU verimliliğini düşürür.
- Throughput: Birim zamanda tamamlanan toplam iş miktarı.
- VRAM: GPU’ya özel yüksek bant genişlikli bellek.