20-02-2024, 06:34
Weißt du, es ist ziemlich interessant, wie das Vorhandensein mehrerer CPU-Kerne manchmal einen Prozess tatsächlich verlangsamen kann, anstatt ihn zu beschleunigen. Es klingt zunächst kontraintuitiv, aber lass mich das für dich aufschlüsseln.
Wenn ein Programm so konzipiert ist, dass es auf mehreren Kernen läuft, nennt man das parallele Verarbeitung. Die Idee ist, dass, wenn ein Kern einen Teil einer Aufgabe bearbeitet, dann ein anderer Kern einspringen und gleichzeitig einen anderen Teil angehen kann. Je mehr Kerne man hat, desto mehr Aufgaben kann man gleichzeitig bearbeiten. Allerdings teilen sich nicht alle Aufgaben sauber in kleinere Teile auf.
Stell dir vor, man arbeitet an einem Gruppenprojekt mit seinen Freunden. Nehmen wir an, man hat das Projekt in verschiedene Abschnitte unterteilt. Wenn diese Abschnitte völlig unabhängig sind, super! Aber was ist, wenn man an einen Punkt gelangt, an dem ein Abschnitt von einem anderen abhängt? Man muss darauf warten, dass der Teamkollege seinen Teil fertigstellt, bevor man weitermachen kann, was den Prozess verlangsamen kann. Ähnlich ist es in der Informatik: Wenn ein Prozess Abhängigkeiten hat, die eine Synchronisation zwischen den Kernen erfordern, kann das Engpässe schaffen. Diese Wartezeit kann einen Leistungsgewinn, den man sich erhofft hatte, zunichtemachen.
Dann gibt es den Overhead-Faktor. Jeder Kern benötigt ein gewisses Maß an Verwaltung und Koordination, um effektiv zusammenzuarbeiten. Das bedeutet, dass ein Teil der CPU-Zeit damit verbracht wird, alles im Einklang zu halten. Wenn die Aufgabe nicht genug CPU-intensiv ist oder nicht genug Arbeit hat, um diese Kerne beschäftigt zu halten, verschwenden man im Grunde Ressourcen. Anstatt die Leistung mehrerer Kerne zu nutzen, könnte das System träge erscheinen, weil alle Verwaltungsaufgaben die Zyklen auffressen.
Ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte, ist die Speicherbandbreite. Wenn mehrere Kerne versuchen, auf dieselben Daten im Speicher zuzugreifen, können sie um Ressourcen kämpfen. Wenn alle Kerne gleichzeitig versuchen, Daten von derselben Stelle zu ziehen, könnten sie sich tatsächlich gegenseitig stoppen. Diese Konkurrenz kann die Leistung erheblich reduzieren, insbesondere wenn die Daten im Speicher nicht effizient angeordnet sind.
Außerdem sollten wir in Bezug auf bestimmte Algorithmen, die nicht für die parallele Ausführung optimiert sind, nicht vergessen. Einige Aufgaben sind von Natur aus sequentiell, was bedeutet, dass sie Schritt für Schritt abgeschlossen werden müssen. In diesen Fällen kann der Versuch, sie auf mehreren Kernen auszuführen, sein wie der Versuch, einen Staffellauf mit nur einem Läufer zu machen – die anderen würden nur herumstehen, was nichts einbringt.
Während es also einen erstaunlichen Vorteil hat, mehrere Kerne für viele Anwendungen zu haben, kann es tatsächlich nach hinten losgehen, je nachdem, wie die Arbeitslast strukturiert ist, wie der Code geschrieben ist und wie die Ressourcen verwaltet werden. Manchmal geht es wirklich nur darum, das richtige Werkzeug für den Job zu haben!
Wenn ein Programm so konzipiert ist, dass es auf mehreren Kernen läuft, nennt man das parallele Verarbeitung. Die Idee ist, dass, wenn ein Kern einen Teil einer Aufgabe bearbeitet, dann ein anderer Kern einspringen und gleichzeitig einen anderen Teil angehen kann. Je mehr Kerne man hat, desto mehr Aufgaben kann man gleichzeitig bearbeiten. Allerdings teilen sich nicht alle Aufgaben sauber in kleinere Teile auf.
Stell dir vor, man arbeitet an einem Gruppenprojekt mit seinen Freunden. Nehmen wir an, man hat das Projekt in verschiedene Abschnitte unterteilt. Wenn diese Abschnitte völlig unabhängig sind, super! Aber was ist, wenn man an einen Punkt gelangt, an dem ein Abschnitt von einem anderen abhängt? Man muss darauf warten, dass der Teamkollege seinen Teil fertigstellt, bevor man weitermachen kann, was den Prozess verlangsamen kann. Ähnlich ist es in der Informatik: Wenn ein Prozess Abhängigkeiten hat, die eine Synchronisation zwischen den Kernen erfordern, kann das Engpässe schaffen. Diese Wartezeit kann einen Leistungsgewinn, den man sich erhofft hatte, zunichtemachen.
Dann gibt es den Overhead-Faktor. Jeder Kern benötigt ein gewisses Maß an Verwaltung und Koordination, um effektiv zusammenzuarbeiten. Das bedeutet, dass ein Teil der CPU-Zeit damit verbracht wird, alles im Einklang zu halten. Wenn die Aufgabe nicht genug CPU-intensiv ist oder nicht genug Arbeit hat, um diese Kerne beschäftigt zu halten, verschwenden man im Grunde Ressourcen. Anstatt die Leistung mehrerer Kerne zu nutzen, könnte das System träge erscheinen, weil alle Verwaltungsaufgaben die Zyklen auffressen.
Ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte, ist die Speicherbandbreite. Wenn mehrere Kerne versuchen, auf dieselben Daten im Speicher zuzugreifen, können sie um Ressourcen kämpfen. Wenn alle Kerne gleichzeitig versuchen, Daten von derselben Stelle zu ziehen, könnten sie sich tatsächlich gegenseitig stoppen. Diese Konkurrenz kann die Leistung erheblich reduzieren, insbesondere wenn die Daten im Speicher nicht effizient angeordnet sind.
Außerdem sollten wir in Bezug auf bestimmte Algorithmen, die nicht für die parallele Ausführung optimiert sind, nicht vergessen. Einige Aufgaben sind von Natur aus sequentiell, was bedeutet, dass sie Schritt für Schritt abgeschlossen werden müssen. In diesen Fällen kann der Versuch, sie auf mehreren Kernen auszuführen, sein wie der Versuch, einen Staffellauf mit nur einem Läufer zu machen – die anderen würden nur herumstehen, was nichts einbringt.
Während es also einen erstaunlichen Vorteil hat, mehrere Kerne für viele Anwendungen zu haben, kann es tatsächlich nach hinten losgehen, je nachdem, wie die Arbeitslast strukturiert ist, wie der Code geschrieben ist und wie die Ressourcen verwaltet werden. Manchmal geht es wirklich nur darum, das richtige Werkzeug für den Job zu haben!
