Anahtar Farkı – Çoklu İşleme ve Çoklu İş Parçacığına Karşı
Bir bilgisayar sisteminde aynı anda birkaç işlem çalışıyor. İşletim sistemi süreçlere kaynak ayırır ve CPU kullanımını artırmak gerekir. Çoklu işlem ve çoklu kullanım, sistem performansını etkileyebilir. Çoklu işlem ve çoklu iş parçacığı arasındaki temel fark, çoklu işlemde birden çok işlemin iki veya daha fazla işlemci kullanarak aynı anda çalışmasıdır, oysa çoklu iş parçacığında bir işlemdeki birden çok iş parçacığı aynı anda çalışır. Bu makalede, çoklu işlem ve çoklu kullanım arasındaki fark anlatılmaktadır.
Çoklu İşlem Nedir?
Çoklu işlem, iki veya daha fazla işlemciyi aynı anda kullanarak birden çok işlemi çalıştırmaktır. Farklı çoklu işlem mekanizmaları vardır. Bunlar Simetrik Çoklu İşlem ve Asimetrik Çoklu İşlemdir.
Şekil 01: Simetrik Çoklu İşlem
Simetrik Çoklu İşlemde, her işlemcinin kendi önbelleği vardır ve tüm işlemciler paylaşılan bir veri yolu kullanılarak bağlanır. Paylaşılan bir bellek olduğu için tüm işlemciler aynı bellek adres alanını paylaşmaktadır. Bu yöntemin bir sınırlaması, işlemci sayısı arttığında ana belleğe erişimde yavaşlama olabilir. İşlemciler, sistemdeki herhangi bir işlemi çalıştırmakta serbesttir.
Asimetrik çoklu işlemde, işlemciler master-slave mimarisine göre çalışır. Ana işlemci, işlemleri bağımlı işlemciler için tahsis eder.
Çoklu iş parçacığı nedir?
Bir bilgisayar sisteminde aynı anda birden fazla işlem çalışıyor. İşlem, yürütülmekte olan bir programdır. MS Word'de çalışmak bir süreç olarak düşünülebilir. MS Word kullanırken dil bilgisi ve yazım denetimi yapılır. Bir alt işlem veya bir alt görevdir. Bu şekilde, ana süreç alt süreçlere bölünmüştür. Bu alt süreçler, sürecin birimleridir ve iş parçacıkları olarak bilinirler. Bu nedenle, bir işlem bir göreve benzer ve bir iş parçacığı bir işlemin birimidir.
Bir iş parçacığı program sayacından, iş parçacığı sayacından, kayıt kümesinden, iş parçacığı kimliğinden ve yığından oluşur. Her görev için süreç oluşturmak etkili bir yöntem değildir. Bu nedenle, bir işlem birden çok iş parçacığına bölünür. Bu birden çok iş parçacığı aynı anda işlem üzerinde çalışıyor. Bu konsept "Çoklu iş parçacığı" olarak bilinir.
Şekil 02: Çok İş parçacıklı İşlem
Çoklu iş parçacığının bazı avantajları vardır. Bir süreçteki her iş parçacığı aynı kodu, verileri ve kaynakları paylaşıyor. Kaynakları her bir thread için ayrı ayrı tahsis etmek gerekli değildir, bu nedenle thread kullanımı ekonomiktir. Bir iş parçacığı başarısız olursa, bu işlemi etkilemez. İş parçacıkları hafiftir ve bir işleme kıyasla minimum miktarda kaynak tüketir.
Çoklu İşleme ve Çoklu İş Parçacığı Arasındaki Benzerlikler Nelerdir?
- Her iki yöntem de CPU kullanımını artırabilir.
- Her iki yöntem de bilgi işlem hızını artırabilir.
Çoklu İşleme ve Çoklu İş Parçacığı Arasındaki Fark Nedir?
Çoklu İşleme ve Çoklu İş Parçacığına Karşı |
|
| Çoklu işlem, sistem performansını iyileştirmek için iki veya daha fazla işlemi aynı anda kullanarak birden çok işlemi yürütmektir. | Çoklu iş parçacığı, sistem performansını iyileştirmek için bir süreçte birden çok iş parçacığını aynı anda yürütmektir. |
| Yürütme | |
| Çoklu İşlemde, birden çok işlem aynı anda çalışıyor. | Çoklu iş parçacığında, tek bir işlemde birden çok iş parçacığı aynı anda çalışıyor. |
| Kaynak Gereksinimleri | |
| Çoklu işlem daha fazla kaynak gerektirir. | Multithreading çok fazla kaynak gerektirmez; bu nedenle daha ekonomiktir. |
Özet – Çoklu İşleme ve Çoklu İş Parçacığına Karşı
Çoklu işlem ve çoklu kullanım, bilgisayar performansını etkileyebilir. Çoklu İşleme ve Çoklu İş parçacığı arasındaki fark, çoklu işlemde birden çok işlemin iki veya daha fazla işlemci kullanarak aynı anda çalışması ve çoklu iş parçacığında tek bir işlemde birden çok iş parçacığının aynı anda çalışmasıdır. Hızı ve CPU kullanımını artırmak için, çoklu işlemcilerde çoklu iş parçacığı uygulanabilir.
Multiprocessing ve Multithreading'in PDF Sürümünü İndirin
Bu makalenin PDF sürümünü indirebilir ve alıntı notuna göre çevrimdışı amaçlarla kullanabilirsiniz. Lütfen PDF sürümünü buradan indirin Çoklu İşleme ve Çoklu Okuma Arasındaki Fark
