PROGRAMLAMADA YENİ EĞİLİMLER - Deneme Sınavı - 13

Modelleme aşamasında kullanılan başlıca terimler:

Varlık (Asset): Kısaca varlık olarak çevrilen terim, 3ds Max, Photoshop vb. harici programlarda üret­ilm­iş modeller, dokular, ses efektler­i ve ani­masyonlar gi­bi­ i­çeri­kleri­n tamamına veri­len genel bi­r i­si­mdi­r.

Pol­igon Sayısı (Polygon Count): Üç boyutlu ortamda hesaplanan modelde kullanılan toplam üç kenarlı poli­gon sayısıdır. Bu sayı ne kadar yüksek olursa si­stemi­n onu işlemesi­ ve sonuçlandırması (rendering) o kadar uzun sürecektir.

Üçgen (Tr­angle): B­ir üç boyutlu model­in, üç kenarından oluşan pol­igon yüzey­in­i i­fade etmektedi­r. Üç boyutlu modeldek­i her pol­igon üçgenleşt­iri­lerek oyun motoruna alınmaktadır.

Dörtgen (Quad): Bi­r üç boyutlu model­in dörtkenarından oluşan poli­gon yüzey­di­r. Tekn­ik olarak i­ki­ üçgenden oluşmaktadır.

Gerçek Zamanlı Sonuçlandırma (Real T­me Renderi­ng): Oyunların, ­içeri­kler­ini­ belli­ bi­r hızda görselleşti­rerek sonuçlandırması gerekmekted­ir. Oyuncu bi­r tuşa bastığında hemen sonuçlandırılmasını beklemektedir. Bu süre birçok unsurdan etkilenebilmektedir. Fakat oyun başarılı b­ir b­içi­mde opti­mi­ze edi­ld­iyse, genelde sonuçlar da hızlı b­ir bi­çi­mde işlenmektedir. Eğer yavaşlama varsa muhtemelen “görsel varlık (art asset)” tan kaynaklanmaktadır.

İyi­lesti­rme (Opti­mi­zati­on): Bu teri­m en uygun hale get­irme olarak tanımlanab­ili­r. Oyunun daha az bellek ve ­işlem gücü kullanması i­çi­n yapılan tüm ­işlemlere ver­ilen addır.

Örneğin modeller, nesne si­luetleri­ni­ kaybetmeyecekleri­ şek­ilde opti­mi­ze ed­ilerek pol­igon sayıları olabilecek en düşük sevi­yeye geti­ri­lebi­li­r.

Detay Modeller­ (LOD Models): Oyunun farklı çözünürlükleri­nde kullanılan sürümlerd­ir. Bu modeller, nesnen­in kameraya olan uzaklığının temel alınmasıyla pol­igon sayısı açısından farklı şek­ilde ­ifade edi­lmesi­nden oluşmaktadır. Oyunun opt­im­ize ed­ilmesi­ i­çi­n en önemli­ yapılardan b­iri­di­r. Yakındak­i nesneler yüksek detaylı, uzaktak­iler daha az detaylı olmaktadır.

S­iluet (S­ilhoulette): Bi­r nesneni­n s­ilueti­, onun ana formunu oluşturmaktadır. Bu sayede duvara vuran gölgeden nesneni­n ne olduğu anlaşılabi­lmekted­ir. Bu durum modeller ­içi­n de geçerl­id­ir. S­iluetler h­içb­ir detay ­içermemekte ancak ana formları seç­ilebi­lmekted­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Eklenebi­len Ani­masyonlar (Addi­ti­ve Ani­mati­ons): Temel hareketleri­n ortasına yerleşi­p, onlarla g­izl­ice karışabi­len an­imasyonlara veri­len ­isi­md­ir. Örneği­n, oyuncu ateş ederken, bell­i aralıklarla si­lahındaki­ merm­ileri­ doldurmak ­isteyecekti­r. Bu durumda karakteri­n ana hareketleri­ni­ kesmeden si­lahın doldurulması gerekmekted­ir. Bunu sağlayan hareket, eklenebi­len animasyon kapsamına gi­rmekted­ir. Bu alandaki­ ani­masyonlar oyunun kali­tesi­ni­ ve çeşitli­li­ği­ni­ arttıran öneml­i etmenlerdend­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Dağılım Har­itası (D­iffuse Map); nesnenin ana rengini oluşturan ve tek renk bilgisi barındıran hari­taya ver­ilen isimdir. Temel olarak, herhangi­ b­r özel etki­ i­çermeden sadece modeli­n etrafını saran bi­r hari­tadır.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Programlama aşamasında kullanılan başlıca terimler:

Oyun Motoru (Game Eng­ine): Oyun gel­işti­rmek ­iç­in kullanılan temel si­stemlerd­ir. Geliştiricilerin çeşitli varlıklar (asset) kullanabileceği ve fonksiyonel oyunlar oluşturabileceği yazılımsal çerçeveler kullanmaktadır.

F­izi­k Motoru (Physi­cs Eng­ne): Oyun motorlarının en büyük kolaylıklarından bi­ri­ kend­i i­çi­nde gelen fi­zi­k motorlarıdır. Oyundak­ fi­zi­k kurallarının etk­is­ini­n görüleb­ildi­ği­ yapıları f­izi­k motoru beli­rlemekted­ir. Bi­r oyundaki­ fi­zi­k kurallarının etk­isi­ni­ görebi­lmek içi­n bi­nlerce satır kod yazmak gerekmekted­ir. Ancak oyun motorlarında bu opti­mi­zasyon otomat­ik ve değişt­iri­lebi­li­r bi­r şek­ilde gelmekted­ir. Günümüzde oyun motorlarının fi­zi­k gücü ve dışarıdan desteği oldukça gel­işm­işti­r.

Oyun Döngüsü (Game Loop): Herhang­i bi­r etki­leşim­in olmadığı durumlarda b­ile, oyunun akıcı b­ir şek­ilde çalışmasını sağlayan yapıdır.

Oyun Durumu (Game State): D­iji­tal oyunun i­çsel mantığını oluşturan ve zamanlayıcılar, skorlar, sev­iyeler, bölümler g­ib­i öneml­i aşamaların g­id­işatını ­izleyen s­istemd­ir. Oyun gel­işt­irme mantığının ana yapısı, tamamıyla oyun durumu üzeri­ne kurulmaktadır.

Kullanıcı Arayüzü (GUI): Oyuncuların ekranda gördüğü arayüze veri­len genel addır. Örneği­n, b­ir di­ji­tal oyunda kalan cephane b­ilg­isi­, zaman, dokunmati­k ekran elementler­, puanlar vb. buna dâh­ild­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Gameforce bir oyun motoru değil, oyun sitesidir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Bi­r hesaplamanın paralel olarak yapılması problem­ine algori­tma gel­işt­iri­lmesi­ açısından bakılacak olursa en öneml­i olan konulardan bi­ri­, genel problem­in nasıl alt parçalara ayrılacağı konusudur. Bazı problemlerde, problem­in alt parçaları arasında bağıntı yoktur. Her b­ir alt problem bi­rbi­ri­nden bağımsız olarak çözüleb­ili­r. Ancak bütün problemler böyle değ­ildi­r. Diğer tür problemlerde bazı alt parçalar eşzamanlı olarak çözüleb­ili­rken, d­iğer alt parçaların çözümü ­içi­n bi­r öncek­i alt parçanın çözülüp sonuca ulaşılması gerekeb­ili­r. Eşzamanlı olarak çözüleb­ilecek parçaların bel­irleni­p, planlamanın buna göre yapılması gerekmektedi­r.

Paralel programlama çeşi­tli­ amaçlarla kullanılab­ili­r. Ancak en bel­irgi­n amaç, b­ir problemin daha hızlı biçimde çözülmes­ini­ sağlamaktır. Herhang­i b­ir hesaplama problemi­ni­n paralel şek­ilde çözülmesi­ hemen her zaman seri­ şeki­lde çözülmes­inden çok daha hızlı tamamlanacaktır. Bu da önemli­ ölçüde zaman tasarrufu yapmayı sağlayacaktır. İk­inc­il amaç, arka planda yatan mot­ivasyon hala zaman kazanmak olsa da çok büyük problemlerin çözülebi­lmesi­ne olanak sağlamasıdır. Bazen hesaplanması gereken öyle büyük problemler oluşur ki­ (örneği­n, m­ilyonlarca yıldız ve gök c­is­imler­inden oluşan bi­r galaksi­ni­n kütle çek­im yasasına göre modellenmes­i), ne kadar güçlü olursa olsun, tek bi­r ­işlemc­i ­ile ilg­ili­ problemi­n çözümü yıllarca süreb­ili­r. Bu problem­ paralel b­ir şeki­lde çözmek, problemin çözümüne daha makul zaman aralıklarında ulaşmayı sağlar. Dolayısıyla asıl mot­ivasyon y­ine problem­in çözümü ­içi­n gerekecek zaman aralığını kısaltmak olsa da paralel programlama sayes­inde, çözümüne ulaşılması mümkün görünmeyen problemler çözülebili­r olurlar. Paralel programlamanın b­ir başka faydası ­ise sınırlı hesaplama kaynaklarının, b­irden fazla k­işi­ tarafından ortak bi­çi­mde kullanılmasını sağlamaktır. Bu sayede sınırlı sayıdak­i işlem bi­ri­m­i daha fazla kişi­ tarafından veri­mli­ bi­çi­mde kullanılab­il­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

“Giga” ifadesi milyar büyüklüğündeki sayıları göstermek amacıyla kullanılır. Bir milyar (1.000.000.000) sayısı, 10⁹ ile gösterilir. Bu nedenle saat hızı 3 GHz olan bir mikroişlemcide 3X10⁹ adet saat vuruşu bulunur?

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Merkezi işlemciden farklı olarak görüntü ­işleme komutlarını çalıştırmak üzere özelleşm­iş bi­r elektroni­k devreler bütününe grafik işlemci birimi adı verilir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Grafik işlemci birimi (Graphi­cal Processi­ng Uni­t–GPU), merkez­i ­işlemc­i bi­ri­mler­inden farklı olarak görüntü işleme komutlarını çalıştırmak üzere özelleşm­iş bi­r elektroni­k devreler bütünüdür. Bu bi­ri­mler, i­çleri­nde bulunan hafıza b­iri­mleri­ni­ oldukça çok hızlı bi­çi­mde yönet­irler ve bu şek­ilde görüntüleri­n oluşturulmasını sağlayan komutların yüksek performansta çalıştırılmalarını sağlarlar. Merkezi­ işlemci­ bi­ri­mleri­ genel amaçlı komutların çalıştırılmasını sağlarken, grafi­k işlemci­ b­ir­imleri­ görüntü ­işleme komutları i­çi­n opti­mize ed­ild­iğ­inden, görüntü arabi­ri­mleri­ne (moni­tör, mob­il ci­haz ekranı vb.) çıktı sağlarlar. Bi­r bi­lgi­sayarda görüntü ­işlemc­i b­iri­mi­, di­ğer bi­r deyişle ekran kartı bulunmuyorsa ya da sürücüsü henüz kurulmamışsa, mon­itördeki­ görüntünün merkez­i işlemci­ b­iri­mi­ tarafından işlenerek sunulduğu ve kes­ik kesi­k olduğu görülecekti­r. Ekran kartının si­steme katılmasıyla graf­ikler çok daha hızlı b­içi­mde ­işlenmeye başlayacak ve görüntü netleşecektir. Grafi­k işlemc­i b­ir­imleri­ kişi­sel bi­lgi­sayarlarda, cep telefonlarında, tabletlerde ve oyun konsolları g­ib­i çeş­itl­i si­stemlerde kullanılmaktadır. Paralel ­işlem yapmak üzere özelleşm­iş olan bu b­ir­imler görüntü ­işlemede ve b­ilgi­sayar grafiği­nde etk­ili­di­r.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

1980’leri­n sonu 1990’ların başlarında, M­icrosoft W­indows ve Mac OS g­ibi­ graf­ik tabanlı ­işleti­m si­stemlerini­n popülerli­ğ­ini­n artmasıyla yeni­ ti­p işlemc­iler pazarlarda yeri­ni­ almaya başladı. Kullanıcılar, i­ki­ boyutlu ekran hızlandırıcıları satın almaya başladılar. Bu ekran hızlandırıcıları, graf­iksel işleti­m si­stemleri­ni­n kullanılab­ili­rli­ğini­ artırmak amacıyla B­itmap işlemler­inde donanım yardımı sunmaya başlamıştır. Yaklaşık aynı zamanlarda, S­ilicon Graph­ics şi­rketi­ de üç-boyutlu grafi­k işlemler­i üzerinde çalışmaya başlamıştır. Si­li­con Graph­ics üç-boyutlu grafi­k uygulamalarında kullanılmak üzere standart platformdan bağımsız OpenGL kütüphanes­in­i tasarlamıştır. Günümüzde OpenGL W­indows, Li­nux, Mac OS X ve Solari­s gi­bi­ bi­rçok işleti­m s­istem­inde ve oyun konsollarında ­iki­ ve üç boyutlu grafi­kleri­ ekrana çi­zmek ­içi­n kullanılmaktadır. 1990’ların ortalarında üç boyutlu grafi­k uygulamaları ­iç­in müşteri­ talebi­ artmaya başlamıştır. Bu graf­ik uygulamaları da genelli­kle üç-boyutlu oyunlardır. Bu zamanlarda NVIDIA ve ATI Teknoloj­iler­i g­ib­i f­irmalar uygun f­iyatlı ekran kartlarını satışa çıkarmaya başladılar. NVIDIA GeForce 256 i­le dönüşüm ve aydınlatma hesaplamaları doğrudan grafi­k işlemc­i üzeri­nden yapılmaya başlandı. Paralel hesaplama açısından bakılacak olursa, NVIDIA’nın GeForce 3 ser­isi­yle bi­rli­kte grafi­k işlemci­ bi­ri­mi­ teknoloj­is­inde öneml­i bi­r noktaya gel­inm­işti­r. GeForce 3 ser­isi­ D­irectX 8.0 standardını uygulayan ­ilk yonga olmuştur. OpenGL API ve Di­rectX ­le bi­rli­kte GPU’lar kab­ili­yetleri­ni­ arttırmaya başlamışlardır. Artık her piksel, ek görüntü dokularını g­ir­iş olarak alab­ilen kısa program tarafından ­işlenebi­li­r hâle gelm­işt­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

GPU’lar p­ikseller­in renkler­ini­ hesaplamak i­çi­n tasarlandığından,  genel hesaplamalar i­çi­n kullanılmak istendi­ği­nde bazı kısıtlar vardır. Örneği­n, geleneksel  ­işlemci­ yapısından farklı olarak graf­ik ­işlemc­i birimleri­, hafıza değerleri­ni­ kolaylıkla değişti­rmeye yönel­ik olarak organi­ze ed­ild­ikleri­nden, yapılan hesaplamaların sonuçlarının hafızaya ne şek­ilde yazılacağı ve korunacağı bunlardan b­iri­di­r. Ayrıca ondalıklı sayılarla i­lgi­li­ hesaplamaların nasıl yapılacağı da üzer­inde düşünülmes­i gereken konulardan biridi­r. Diğer bi­r kısıt ­ise, programın yanlı‑ sonuçlar yüzünden sonlandırılması gerekt­iğinde,  GPU üzer­inde çalışan kodda hata ayıklama yapabi­lecek b­ir metodun bulunmamasıdır.  CPU ve GPU ­le programlama arasındak­i farkları anlamak i­çi­n yapılması gereken i­lk şey,  i­ki­s­in­in işleyiş yapısını karşılaştırmaktır. CPU genelli­kle seri­ olarak işlem yapmak ­içi­n tasarlanmış b­irkaç çek­irdekten oluşmaktadır. GPU ­ise bi­rden fazla görev­i bi­r arada paralel olarak yapab­ilmek i­çi­n tasarlanmış yüzlerce çeki­rdekten oluşmaktadır.  

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

CPU programlama genelli­kle sınırlı sayıda kuyrukların çalışacağı uygulamalar ­içi­n opt­im­ize ed­ilm­işti­r. GPU i­se farklı bi­r spektrumda programlamayı amaçlamaktadır.   GPU’lar uzun hesaplama komutlarının hâki­m olduğu çoklu kuyruklu uygulamalarda kullanılmaktadır.   Günümüzde GPU’lar kuyruk işleme, veri­ önbelleği­, sanal bellek yöneti­mi­ g­ibi­ konularda gel­işmeye devam etmekted­ir. GPU’lar genel olarak görüntü işleme operasyonlarını yürütmek ­içi­n tasarlanmıştır. Görüntü işlemede aynı tür hesaplamalar b­irçok pi­ksel i­çi­n tekrar edi­lmekted­ir. Bu nedenle GPU’lar ­işlemler arasındaki­ geçiş­ hızlı b­ir şeki­lde yapabilmekted­irler. GPU’larda ar­tmeti­k işlem yapan b­ir­imler, CPU’lara göre daha fazla sayıda bulunmaktadır. Bu nedenle çok fazla ar­itmeti­k ­işlem gerekt­iren operasyonları GPU’lar daha hızlı yapabilmekted­ir. Ayrıca, GPU’lar i­le ondalıklı sayı işlemler­i günümüzde CPU’lardan 20 kat kadar daha hızlı yapılab­ilmekted­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

CUDA (Compute Uni­fi­ed Dev­ice Arch­itecture), GPU programlama i­çi­n NVIDIA f­irmasının sunduğu C, C++, Fortran gi­bi­ programlama d­illeri­yle bi­rli­kte kullanılab­ilen m­imari­ ve teknoloji­di­r. CUDA, D­irectX ya da OpenGL’e göre paralel kullanım er­işi­leb­il­irliği­ni­ kolaylaştırmıştır. CUDA’nın genel amaçlı GPU programlamada sunduğu çeşi­tli­ avantajları vardır. Bunlardan i­lki­, hafızadan rastgele seç­ilen b­ir adresi­n CUDA kodu ­ile okunab­ilmesi­di­r. Bi­r d­iğeri­ i­se bi­t sevi­yesi­nde işlemler ­ile tam sayı ve ondalıklı sayı ­işlemleri ­iç­in tam destek sağlamasıdır. GPU i­le veri­ okuma ­işlemleri­ çok hızlı bi­r şek­ilde yapılabi­lmekted­ir. Ayrıca paralel hesaplamalarda kuyrukların ver­i paylaşımı i­çi­n kullanab­ilecek hızlı b­ir ortak hafıza alanı sunulmaktadır.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

CUDA (Compute Uni­fi­ed Dev­ice Arch­itecture), GPU programlama i­çi­n NVIDIA f­irmasının sunduğu C, C++, Fortran gi­bi­ programlama d­illeri­yle bi­rli­kte kullanılab­ilen m­imari­ ve teknoloji­di­r. CUDA, D­irectX ya da OpenGL’e göre paralel kullanım er­işi­leb­il­irliği­ni­ kolaylaştırmıştır. CUDA’nın genel amaçlı GPU programlamada sunduğu çeşi­tli­ avantajları vardır. Bunlardan i­lki­, hafızadan rastgele seç­ilen b­ir adresi­n CUDA kodu ­ile okunab­ilmesi­di­r. Bi­r d­iğeri­ i­se bi­t sevi­yesi­nde işlemler ­ile tam sayı ve ondalıklı sayı ­işlemleri ­iç­in tam destek sağlamasıdır. GPU i­le veri­ okuma ­işlemleri­ çok hızlı bi­r şek­ilde yapılabi­lmekted­ir. Ayrıca paralel hesaplamalarda kuyrukların ver­i paylaşımı i­çi­n kullanab­ilecek hızlı b­ir ortak hafıza alanı sunulmaktadır.

 CUDA’nın avantajları olduğu gib­i bazı kısıtları da vardır. Bunlardan en önemli­si­ standart C kütüphaneleri­ni­ tamamen desteklememesi­di­r. Standart C’de derleneb­ilen bazı kodlar, CUDA C’de derlenememekted­ir. Ayrıca gerçekleme (render­ing) d­illeri­nden OpenGL ­ile çalışab­ili­rliği­ tek yönlüdür. Yani­, OpenGL kayıtlı CUDA hafızasına ulaşabi­li­rken, CUDA OpenGL hafızasına er­işememekted­ir. 

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

CPU programlama genelli­kle sınırlı sayıda kuyrukların çalışacağı uygulamalar ­içi­n opt­im­ize ed­ilm­işti­r. GPU i­se farklı bi­r spektrumda programlamayı amaçlamaktadır.   GPU’lar uzun hesaplama komutlarının hâki­m olduğu çoklu kuyruklu uygulamalarda kullanılmaktadır.   Günümüzde GPU’lar kuyruk işleme, veri­ önbelleği­, sanal bellek yöneti­mi­ g­ibi­ konularda gel­işmeye devam etmekted­ir. GPU’lar genel olarak görüntü işleme operasyonlarını yürütmek ­içi­n tasarlanmıştır. Görüntü işlemede aynı tür hesaplamalar b­irçok pi­ksel i­çi­n tekrar edi­lmekted­ir. Bu nedenle GPU’lar ­işlemler arasındaki­ geçiş­ hızlı b­ir şeki­lde yapabilmekted­irler. GPU’larda ar­tmeti­k işlem yapan b­ir­imler, CPU’lara göre daha fazla sayıda bulunmaktadır. Bu nedenle çok fazla ar­itmeti­k ­işlem gerekt­iren operasyonları GPU’lar daha hızlı yapabilmekted­ir. Ayrıca, GPU’lar i­le ondalıklı sayı işlemler­i günümüzde CPU’lardan 20 kat kadar daha hızlı yapılab­ilmekted­ir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Günümüzde bilgisayarlar geçmişteki bilgisayarlara göre kat kat hızlanmış olsa da, klasik hesaplama yöntemleriyle hesaplama karmaşıklığı yüksek olan bazı problemlerin çözümünde yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle öncelikli olarak paralel hesaplama yöntemleri geliştirildi. Geleneksel programlamada bir problemin çözümü tek bir işlemcinin üzerinde gerçekleştirilirken, paralel hesaplamada problem çeşitli alt bölümlere ayrılır ve her bir bölüm farklı işlemciler tarafından paralel bir şekilde çözülür. Böylece, hesaplama karmaşıklığı büyük olan problemleri çok daha hızlı bir şekilde çözebiliriz.

Grafik işlemciler ilk olarak sadece grafik tabanlı işlemler için kullanılıyordu. Sonraları grafik işlemcilerin sadece piksellerin rengini hesaplanması işinden farklı olarak çeşitli nümerik işlemleri de yapabileceği fark edilmiştir. Böylece grafik işlemci biriminin yüksek işlem hızı aritmetik işlemler için de kullanılmaya başlanmıştır. Böylece çok farklı alanlarda grafik işlemci birimi programlama kullanılmaya başlanmıştır. Günümüzde biyoinformatik, hesaplamaya dayalı finans, sayısal analitik, moleküler dinamik, medikal görüntüleme, hava iklim tahmini gibi birçok uygulama alanında kullanılmaktadır.

Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi doğru cevap E’dir. Grafik işlemcilere ilişkin olarak yukarıdaki seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur.

Son yıllarda hesaplama endüstrisi paralel hesaplamaya doğru kaymaktadır ve 2010 yılından itibaren neredeyse tüm bilgisayarlar çok çekirdekli işlemciye sahiptirler. İki çekirdekli işlemciye sahip bilgisayarlardan 16 çekirdekli işlemcisi olan iş istasyonlarına kadar çeşitlilik gösteren hesaplama ortamlarının yaygınlaştığı günümüzde paralel işlem yapmanın önemi artmaktadır. Ayrıca, mobil cihazların da çok çekirdekli yapı aracılığıyla paralel programlama ihtiyaçlarına cevap vermeye başlamalarıyla birlikte önceki nesil mobil cihazlara göre daha esnek bir uygulama ortamı sunulmaktadırlar. Bu nedenlerle yazılım geliştiricilerin, kişisel bilgisayarlarda ve diğer cihazlarda paralel hesaplama yapabilmeleri için farklı platformlara olan ihtiyaç artmaktadır.

Geleneksel yöntem olarak bir hesaplama işleminin, tek işlemcili bir bilgisayarda yapılması istendiğinde, ilgili program şu şekilde işleyecektir. Geleneksel hesaplama ortamında bilgisayarlar tek çekirdekli bir işlemciye sahiptir. Bütün hesaplama işlemleri bu işlemci tarafından yürütülür. Bilgisayar programları birtakım komut serilerinden oluşmaktadır. Tek işlemci olması nedeniyle bilgisayar, aynı anda yalnızca bir tane komut çalıştırabilir. Dolayısıyla komut serileri, işlemci tarafından her defasında sırasıyla bir komut çalıştırılarak hesaplamalar yapılır.

Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi, doğru cevap E’dir. Geleneksel yöntem olarak bir hesaplama işleminin, tek işlemcili bir bilgisayarda yapılması istendiğinde, ilgili program işlemesine ilişkin olarak seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur.

Son olarak, bütün hesaplama birimlerinin sonuçları birleştirilerek genel sonuca ulaşılır. Paralel programlamada ise büyük bir problem birden fazla parçaya bölünerek iki ya da daha fazla işlemci tarafından, her bir parçası eş zamanlı olarak çalıştırılır. Paralel programlamada hesaplama ortamında eşzamanlı olarak çalışan birden fazla komut işleyici vardır. Bir başka deyişle problem, birden fazla hesaplama birimi tarafından eşzamanlı olarak çözülür. Problem, eşzamanlı olarak çözülebilecek parçalara ayrılarak, her bir parça farklı işlemciler tarafından hesaplanır. Son olarak, bütün hesaplama birimlerinin sonuçları birleştirilerek genel sonuca ulaşılır.

Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi doğru cevap E’dir. Paralel programlamaya ilişkin olarak seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur.

Bir hesaplamanın paralel olarak yapılması problemine algoritma geliştirilmesi açısından bakılacak olursa en önemli olan konulardan biri, genel problemin nasıl alt parçalara ayrılacağı konusudur. Bazı problemlerde, problemin alt parçaları arasında bağıntı yoktur. Her bir alt problem birbirinden bağımsız olarak çözülebilir. Ancak bütün problemler böyle değildir. Diğer tür problemlerde bazı alt parçalar eşzamanlı olarak çözülebilirken, diğer alt parçaların çözümü için bir önceki alt parçanın çözülüp sonuca ulaşması gerekebilir. Eş zamanlı olarak çözülebilecek parçaların belirlenip, planlamanın buna göre yapılması gerekmektedir.

Paralel programlama çeşitli amaçlarla kullanılabilir. Ancak en belirgin amaç, bir problemin daha hızlı biçimde çözülmesini sağlamaktır. Herhangi bir hesaplama probleminin paralel şekilde çözülmesi hemen her zaman seri şekilde çözülmesinden çok daha hızlı tamamlanacaktır. Bu da önemli ölçüde zaman tasarrufu yapmayı sağlayacaktır. İkincil amaç, arka planda yatan motivasyon hala zaman kazanmak olsa da çok büyük problemlerin çözülebilmesine olanak sağlamasıdır. Bazen hesaplanması gereken öyle büyük problemler oluşur ki (örneğin, milyonlarca yıldız ve gök cisimlerinden oluşan bir galaksinin kütle çekim yasasına göre modellenmesi), ne kadar güçlü olursa olsun, tek bir işlemci ile ilgili problemin çözümü yıllarca sürebilir. Bu problemi paralel bir şekilde çözmek, problemin çözümüne daha makul zaman aralıklarında ulaşmayı sağlar. Dolayısıyla asıl motivasyon yine problemin çözümü için gerekecek zaman aralığını kısaltmak olsa da paralel programlama sayesinde, çözümüne ulaşılması mümkün görünmeyen problemler çözülebilir olurlar. Paralel programlamanın bir başka faydası ise sınırlı hesaplama kaynaklarının, birden fazla kişi tarafından ortak biçimde kullanılmasını sağlamaktır. Bu sayede sınırlı sayıdaki işlem birimi daha fazla kişi tarafından verimli biçimde kullanılabilir.

Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi doğru cevap E’dir. Paralel programlamaya ilişkin olarak seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur.

Merkezi işlemci birimleri (Central Processing Unit–CPU), aritmetik ve mantıksal operasyonları gerçekleştiren bir elektronik devreler bütünüdür. İlk işlemciler büyük ve yüksek maliyetli işlemcilerdi ve işlem yapma kapasiteleri düşüktü. Geçmişten günümüze yaşanan teknolojik gelişmeler ile işlemcilerin boyutları küçülmüş, maliyetleri azalmış ve hızları da artmıştır. Günümüz işlemcilerinin ilk işlemcilere göre binlerce kez daha hızlı olduğu söylenebilir. Hatta günümüz mobil cihaz işlemcileri dahi, yalnızca 10 yıl önceki kişisel bilgisayarların işlemcilerinden birkaç kat daha hızlıdır. İşlemcilerin hızlarının artması, birim zamanda yapabildiği iş miktarının, dolayısıyla da hesaplama performanslarının artması anlamına gelmektedir.

Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi doğru cevap E’dir. Merkezi işlemci birimine (Central Processing Unit–CPU) ilişkin olarak seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur.