PROGRAMLAMADA YENİ EĞİLİMLER

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.

CUDA (Compute Unified Device Architecture), GPU programlama için NVIDIA firmasının sunduğu C, C++, Fortran gibi programlama dilleriyle birlikte kullanılabilen mimari
ve teknolojidir.

OpenGL kayıtlı CUDA hafızasına ulaşabilirken, CUDA OpenGL hafızasına erişememektedir.

İşlemcilerin içindeki elektronik devreler, bir tür saat vuruşu mekanizması ile hareket ederler. Saat vuruşu, dijital bir elektrik sinyalinin 1’den 0’a inişi ya da 0’dan 1’e çıkışı ile tanımlanır.

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.

Aritmetik ve mantıksal operasyonları gerçekleştiren bir elektronik devreler bütününe merkezi işlem birimi (CPU) adı verilir.

Görüntü işleme komutlarını çalıştırmak için özelleşmiş elektronik devrelere grafik işlemci birimi (GPU) denir.

CPU ve GPU ile 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.CPU programlama genellikle sınırlı sayıda kuyrukların çalışacağı uygulamalar için optimize edilmiştir. GPU ise farklı bir spektrumda programlamayı amaçlamaktadır.

GPU programlama için NVIDIA firmasının sunduğu C, C++, Fortran gibi programlama dilleriyle birlikte kullanılabilen mimari ve teknolojiye CUDA adı verilir.

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 işlemler 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.

CUDA ile heterojen hesaplama şu şekilde gerçekleştirilmektedir.

1. Giriş verisi CPU’nun belleğinden GPU belleğine kopyalanır.

2. GPU programı yüklenir ve giriş verisine göre işlemler yapılır.

3. İşlem sonuçları GPU belleğinden CPU belleğine kopyalanır.

C dilinde yazılmış bir kod, NVIDIA derleyicisinde “nvcc” komutu kullanılarak derlenebilir.

Cihazda çalıştırılacak kodun fonksiyonu

__global__ void cihaz(void) {

}

şeklinde tanımlanmalıdır.

Ana fonksiyon içerisinde kuyrukların sonucunun hesaplanmasını beklemek için,

cudaDeviceSynchronize()

komutu kullanılır.

Grafik işlemci birimi,

Ancak sadece piksel değerleri için değil diğer hesaplamalar için de kullanılabilir.

İki işlemcili bilgisayarda hesaplama yapılırken, birinci işlemci dizinin başından toplama işlemini yaparken, ikinci işlemci aynı anda dizinin sonundan toplama işlemini yapmaktadır. Görüldüğü üzere iki işlemci olduğunda adım sayısı daha azdır. Dizideki eleman sayısı çok büyük olduğunda, iki işlemcili bilgisayarın çözüme yaklaşık iki kat daha hızlı bir şekilde ulaştığı gözlenir.

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.

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.

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.

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.