Çoklu işleme

Çoklu işleme, iki veya daha fazla işlemcinin bir araya getirilerek, işlenmesi gereken buyruğun daha hızlı bir şekilde işlenmesini sağlamaya yönelik bir tasarımdır. Çoklu işlemcilerin tek başına bir işlemciden daha hızlı olması beklenir. İşlemci tasarımında oluşan zorluklar çoklu işlemcileri zorunlu kılmıştır. Grace Hopper bu konu ile ilgili olarak "Eğer bir öküz işi yapamıyorsa, öküzü büyütmek yerine iki öküz kullandılar" demiştir.

Çoklu işlemcileri tasarlamadaki en önemli sorunlarda birisi bu işlemcilerin eşzamanlı olarak nasıl çalışacaklarını bulmaktır. Bir araya getirilen işlemciler arasında aşağıdaki iki bağlantı vardır
 İletişim
 Fiziksel bağ

 İşlemci zamanlaması 
İşlemciler bir veriyolunu ortak kullanabileceği gibi ağ üzerinden de eşzamanlı olarak çalışabilirler. Bir veriyolu üzerine işlemciler doğrudan ya da çapraz olarak bağlanabilirler. Doğru bağlama, aynı anda sadece bir işlemcinin bilgi aktarımına izin verdiği için yavaştır. Çapraz bağlama çok daha hızlı olmasına rağmen maliyeti çok daha yüksektir.

Birden fazla bilgisayar ağ yolu ile birbirlerine bağlanıp işlemcileri tek bir işlemci gibi kullanılabilir. Bu durumda işlemciler arasındaki haberleşme anuyumlu (synchronous) veya zamanuyumsuz (asynchronous) olarak yapılabilir. Anuyumlu sistemlerde bir ortak saat yardımıyla işlemler gerçekleştirilir. Zamanuyumsuz sistemlerde ise ortak bir saate gerek yoktur. Bilgiler "tokalaşma" ile iletilir. Zamanuyumsuz sistemler, anuyumlu sistemlere göre ne kadar hızlı olsalar da bilginin aktarımı sırasında kayıplar oluşabilir.

 Başarım 
Çok sayıda işlemciyi bir araya getirmenin başarımı ne kadar arttıracağı önemli bir sorudur. Diyelim ki H(n) n kadar işlemcinin bir araya getirilmesi sonucu oluşan hızlanmayı göstersin. Bu durumda H(n) = Tek bir işlemci kullanlığında işlem süresi / Çoklu işlemci kullanıldığındda işlem süresi olarak ifade edilebilir. Bir diğer soru n işlemcinin ne kadar etkin kullanıldığıdır. E(n) etkinliği göstermek üzere E(n) = (H(n)/n) * %100 şeklinde olacaktır.

 Ayrıca bakınız 
 SETI@home
 Çok çekirdekli işlemci
 Blue Gene

 Kaynakça 

Kategori:Paralel hesaplama