GPU Nedir? Ne İşe Yarar?

Kısaltması GPU olan Graphics Processing Unit, ya da türkçesi ile Grafiksel İşlem Birimi, bilgisayarlarda grafik ve görüntü işleme görevlerini üstlenen özel bir işlem birimidir. 

En başta sadece görüntülü ekrana yansıtabilme amaı ile geliştirilmiş olan GPU, zaman içerisinde oyunlar, makine öğrenimi, bilimsel hesaplamalar, grafik uygulamaları ve yazılımları gibi pek çok alanda kritik bir rol oynamaya başlamıştır.

GPU'lar, paralel işlem yapabilme yetenekleri ile büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve karmaşık hesaplamaları daha verimli şekilde gerçekleştirilebilir. Bu nedenle, hem oyunlarda hem de endüstriyel uygulamalarda önemli bir bileşen haline gelmiştir.

GPU Nasıl Çalışır?

GPU’lar, paralel hesaplama fonksiyonları ile aynı anda birden fazla veri parçasını yük bir hızla işleyebilir. GPU’nun bu mimari yapısı, özellikle özellikle grafik ve video işlemede son derece etkili hale getirir.

CPU olarak da bilinen geleneksel işlemciler genel olarak ardışık işlem yaparken, GPU’lar binlerce çekirdeğe sahip yapılarıyla aynı anda çok sayıda işlemi gerçekleştirebilir. Özellikle büyük boyutlu görsel verilerin anlık olarak analiz edilmesi ve görselleştirilmesi gereken durumlarda, GPU'ların sunduğu paralel işleme kapasitesi kritik bir rol oynar.

Ayrık GPU 

Ayrık GPU, ya da ingilizcesi ile dedicated GPU, bilgisayar sistemi içerisinde CPU’dan bağımsız olarak çalışan, kendi belleğinde, VRAM, sahip olan bir grafik birimidir. Özellikle oyun bilgisayarlarında ve profesyonel grafik istasyonlarında tercih edilir.

Ayrık GPU’nun avantajları:

• Yüksek performans

• Yüksek grafik işleme kapasitesi

• Geniş VRAM desteği

Ayrık GPU’nun avantajlarının yanı sıra dikkat edilmesi gereken bazı dezavantajları da mevcut:

• Daha fazla enerji tüketimi

• Ekstra maliyeti

Entegre GPU

Öte yandan entegre GPU, CPU sisteminin içine entegre edilmiş olan grafik birimidir. Genel olarak, dizüstü bilgisayarlar ve güç tasarrufunu öncelik olarak alab sistemlerde kullanılır. 

Entegre GPU’nun sunduğu avantajlar:

• Enerji verimliliği

• Daha uygun maliyet

• Düşük ısı üretimi

Entegre GPU’nun avantajlarının yanı sıra bazı dezavantajları da vardır:

• Düşük grafik performansı

• Sınırlı VRAM

Veri İşleme Süreci 

GPU, görüntü, çizim, 3D model gibi gelen verileri işlemek için pipeline yapısı kullanır.

1. Vertex İşleme: Çizilecek nesnelerin koordinat bilgileri işlenir.

2. Rasterizasyon: Çizilen nesneler piksellere dönüştürülür.

3. Fragment İşleme: Her pikselin rengi ve derinliği hesaplanır.

4. Frame Buffer: Hazır görüntü ekran kartından monitöre aktarılır.

Paralel İşlem Mantığı

GPU’yu en ilgi çekici yapan fonksiyonu paralel hesaplamadır. CPU’lar birkaç çekirdekle ardışık çalışırken, GPU binlerce çekirdekle aynı anda binlerce veriyi işleyebilir.

GPU ve CPU arasındaki paralellik ile ilgili örnek vermek gerekirse:

• CPU: 4-16 çekirdek

• GPU: 500-10.000+ çekirdek4

GPU Ne İşe Yarar?

Başlangıçta oyun grafiklerini daha akıcı ve gerçekçi hale getirme amaçlı geliştirilen GPU’lar , dijitalleşmenin giderek hızlandığı günümüzde, görsel sanatlar, bilimsel araştırmalar, yapay zeka, VR (virtual reality), AR (augmented reality), kripto ve grafik yoğun mobil uygulamalar gibi birçok alanda kritik görevler üstlenmektedir.

Oyunlar

GPU teknolojisini en büyük gelişme alanlarından biri oyun endüstrisidir. Gerçek zamanlı grafik işleme, yüksek FPS değerleri ve ray tracing gibi teknolojiler oyun deneyimini geliştirir.

GPU'nun oyunlardaki rolü:

• 3D modelleme

• Işık ve gölge efektleri

• Fizik motorlarının işlenmesi

Profesyonel Görselleştirme Uygulamaları

GPU, mimarlar, video editörleri ve 3D sanatçıları için render sürelerini önemli bir ölçüde azaltır. Özellikle real-time rendering, animasyon ve CAD yazılımları gibi grafik yoğun uygulamalarda vazgeçilmez bir donanım bileşenidir. 

GPU'nun, bu yazılımlarla birlikte çalışarak daha hızlı ve akıcı performans sunması, profesyonel üretkenliği büyük ölçüde artırır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

GPU’lar, yapay zeka modellerinin eğitilmesi ve çıktı alınması sürecinde de kullanılır. GPU’nun paralel hesaplama fonksiyonu sayesinde büyük veriler kısa bir sürede işlenebilir. 

GPU’nun yapay zeka ve makine öğrenimi için kullanıldığı alanlar:

• Derin öğrenme

• Görüntü işleme

• Doğal dil işleme (NLP)

Kripto Madenciliği (GPU Mining)

GPU’lar kripto para madenciliğinde, blok zinciri üzerindeki karmaşık matematiksel işlemleri çözmek için kullanılır.

En popüler GPU madenciliği coinleri:

• Ethereum, artık PoS olsa da geçmişte kullanıldı.

• Ravencoin

• Ergo

CPU ve GPU Arasındaki Farklar Nelerdir? 

CPU, merkezi işlem birimi, ve GPU, grafik işlem birimi, bilgisayarların işlem gücünü sağlamak için kullanılan iki temel bileşendir. Her iki bileşen de veri işleyip hesaplamalar yasa da farklı alanlara odaklanır.

CPU’lar, az sayıda ama güçlü çekirdeğiyle sıralı ve karmaşık işlemleri yürütmek için tasarlanmıştır. İşletim sistemi ve yazılımlar gibi genel görevlerde etkilidir.

GPU’lar ise binlerce çekirdeğiyle aynı anda çok sayıda işlemi paralel olarak yapabilir. Bu da onları grafik işleme, makine öğrenimi ve bilimsel hesaplamalar için ideal hâle getirir.

CPU ve GPU birbirini tamamlayan bileşenler olarak birlikte çalışır. Birlikte kullanıldıklarında, hem çok yönlü hem de yüksek verimli bir işlem ortamı sunarlar. Özellikle günümüzün grafik ağırlıklı ve veri odaklı uygulamalarında, her iki işlemci türünün de doğru görevlerde kullanılması büyük önem taşır.

GPU Bileşenleri ve Terimleri

GPU hakkında konuşurken sıkça karşılaşılan teknik terimler ve bileşenler, ekran kartı seçerken ya da sistem performansını değerlendirirken büyük önem taşır. Bu kavramları bilmek, kullanıcıların hem teknik özellikleri daha iyi anlamasını hem de ihtiyaçlarına en uygun donanımı seçmesini sağlar.

GPU Ölçekleme

GPU ölçekleme, birden fazla GPU'nun bir arada çalışmasıyla performansın artmasını ifade eder. Nvidia SLI ve AMD CrossFire bu yapıya örnektir.

GPU Hotspot

Hotspot, GPU üzerinde en yüksek sıcaklığa ulaşan noktaları ifade eder. Aşırı sıcaklıklar performans düşüşüne yol açabilir.

Paylaşılan GPU Belleği 

Sistemdeki ana bellek (RAM), GPU tarafından kullanılıyorsa buna paylaşılan GPU belleği denir. Genelde entegre GPU sistemlerinde kullanılır.

Adanmış GPU Belleği

Sadece GPU tarafından kullanılan ve işlere tahsis edilmiş bellektir. Yüksek grafik performansı gerektiren uygulamalarda önemlidir.

GPU Seçerken Nelere Dikkat Edilmelidir?

Yeni bir GPU satın alınırken, fiyata bakmanın yanı sıra ihtiyaçlar ve kullanım senaryoları da göz önünde bulundurulmalıdır. 

GPU'nun performansı, sadece bellek kapasitesine ya da çekirdek sayısına değil, aynı zamanda GPU frekansı, saat hızı ve soğutma gibi faktörlere de bağlıdır.

GPU seçerken dikkat edilmesi gereken en önemli faktörler:

• GPU Frekansı: GPU’nun saniyede kaç işlem yapabildiğini gösterir. Daha yüksek frekans, daha hızlı performans anlamına gelir.

• GPU Saat Hızı: GPU’nun yük altında ulaşabildiği maksimum hızdır (boost clock). Oyunlarda kare hızını etkiler.

• VRAM Kapasitesi: Grafik verilerini geçici olarak depolayan bellektir. Yüksek çözünürlükte daha fazla VRAM gerekir.

• Bellek Tipi (GDDR5, GDDR6): VRAM’in hızını belirler. GDDR6, GDDR5’e göre daha hızlı ve verimlidir.

• Soğutma Sistemleri: GPU'nun ısısını düşürmek için kullanılır. Fanlı (hava), sıvı ya da hibrit sistemler tercih edilebilir.

Sıkça Sorulan Sorular

GPU neyi etkiler?

GPU, grafik işleme hızını, video düzenleme sürelerini, oyun performansını ve yapay zeka uygulamalarını doğrudan etkiler.

CPU ve GPU farkı ne?

CPU genel hesaplamalarda uzmanken, GPU grafik ve paralel işlemlerde öne çıkar. GPU, özellikle video, oyun ve yapay zeka işlemlerinde daha verimlidir.

GPU ve grafik kartı farkı nedir?

GPU, grafik kartının içinde bulunan işlem birimidir. Grafik kartı ise GPU'nun yanı sıra VRAM, soğutucu ve bağlantı arayüzlerini de içerir.

GPU olmadan PC çalışır mı?

Eğer CPU içinde entegre GPU varsa, bilgisayar çalışabilir. Ancak ayrık GPU gerektiren işlemler yapılamaz.

GPU ölçekleme ne işe yarar?

Birden fazla GPU'nun senkronize çalışmasıyla grafik performansı artar. Bu, çok yüksek performans gereken uygulamalarda tercih edilir.