Sayfanın 20.32, 28 Aralık 2006 tarihindeki hâli değiştir 85.96.228.162 (mesaj) Yeni sayfa: == '''Düzensiz Bellek Erişimi''' == '''Düzensiz Bellek Erişimi''' veya '''Düzensiz Bellek Mimarisi''' “Non-Uniform Memory Access veya Non-Uniform Memory Architecture” ( NUMA )...		Sayfanın 20.40, 28 Aralık 2006 tarihindeki hâli değiştir geri al 85.96.228.162 (mesaj) Değişiklik özeti yok Sonraki sürümle aradaki fark →
6. satır: == Temel kavramlar == Modern [[CPU]]’lar bağlı oldukları ana bellekten önemli ölçüde daha hızlı çalışırlar. Yüksek hızlı hesaplamalar ve süper bilgisayarların ilk zamanlarında CPU genellikle bellekten daha yavaş çalışırdı. Bu durum her ikisinin performans çizgilerinin kesiştiği '''1970'''’li yıllara kadar böyle devam etti. O tarihlerden bu yana CPU’lar her geçen gün daha da artan bir şekilde veriye doymuyor, bellek erişiminin tamamlanması için beklemek zorunda kalıyorlar. '''1980'''’lerin ve ~~1990’ların~~'''1990'''’ların süper [[bilgisayar]] tasarımları daha hızlı işlemciler yerine yüksek hızlı bellek erişimi sağlamak ve bilgisayarları büyük [[veri]] setleri üzerinde diğer sistemlerin erişemeyeceği hızlarda çalıştırmaya odaklanmıştı. <br /><br /> Modern bir bilgisayardan yüksek performans çıkartmanın anahtarı bellek erişim sayısını sınırlamaktan geçmektedir. Ticari işlemciler söz konusu olduğunda bunun anlamı gittikçe artan miktarda yüksek hızlı ön bellek belleği yerleştirmek ve “ön bellek kayıplarını” önleyebilmek için gittikçe artan karmaşıklıkta sofistike algoritmalar kullanmaktır. Fakat işletim sistemlerinin boyutlarındaki dramatik artış ve üzerlerinde koşan uygulamalar [[ön bellek]] işleme konusundaki bu gelişmeleri bir anlamda ikinci planda bırakmıştır. Çok işlemcili sistemler bu sorunu daha da beter hale getirmektedir. Bu yüzden artık bir sistemin birden fazla işlemcisi açlık çekmekte, çünkü her bir işlemci belleğe ayrı zamanlarda erişebilmektedir. <br /><br /> NUMA bu sorunu '''her bir işlemciye ayrı bir bellek''' atayarak çözmeye çalışmaktadır. Birden fazla işlemci aynı belleğe erişmeye çalıştığında oluşacak performans düşüşünden de kaçınılmasına çalışmaktadır. Yayılı veri ile ilgili sorunlar söz konusu olduğunda ( [[sunucu]]lar ve benzeri uygulamalarda sık görülür ), NUMA tek bir paylaşılan bellek üzerindeki performansı kabaca bir hesapla işlemci ( veya ayrı bellek bankaları ) sayısının bir faktörü kadar artırır. <br /><br />

NUMA: Revizyonlar arasındaki fark