KÜRE LogoKÜRE Logo
Ai badge logo

Bu madde yapay zeka desteği ile üretilmiştir.

Ekran Kartı

Elektrik Ve Elektronik+2 Daha
fav gif
Kaydet
kure star outline

Ekran kartı, bir bilgisayar sisteminde grafik verilerinin işlenmesi ve görüntü cihazlarına iletilmesi görevini üstlenen temel donanım birimidir. Grafik işlem birimi (GPU) olarak da anılan ekran kartları, özellikle yüksek çözünürlükte görüntü gerektiren uygulamalarda merkezi bir rol oynamaktadır. Bu birimler, üç boyutlu modelleme, video düzenleme, oyun teknolojileri ve mühendislik uygulamaları gibi grafik yoğunluklu işlemler için gereklidir.


Ekran kartları genel olarak iki ana kategoriye ayrılmaktadır: entegre (dahili) ve ayrık (harici) ekran kartları. Entegre ekran kartları, genellikle merkezi işlem birimi (CPU) ile aynı yonga üzerinde yer almakta ve sistem belleğini ortak kullanmaktadır. Bu tür kartlar, temel grafik işlemleri için yeterli olmakla birlikte, sınırlı performans sunar. Buna karşılık, ayrık ekran kartları kendi bellek birimine (VRAM) sahiptir ve anakarta bağımsız olarak takılır. Bu özellikleri sayesinde daha yüksek grafik işleme kapasitesine ulaşabilirler.


Modern ekran kartları yalnızca görüntü üretimiyle sınırlı kalmamakta, aynı zamanda paralel işlem gücü sunarak bilimsel hesaplamalar, yapay zeka uygulamaları ve kripto para madenciliği gibi alanlarda da kullanılmaktadır. GPU mimarisi, binlerce çekirdeğe sahip yapısıyla çoklu veri işleme konusunda CPU’lara kıyasla önemli bir avantaj sağlar.


Ekran kartı (Yapay zeka tarafından üretilmiştir)

Ekran kartlarının performansını belirleyen temel faktörler arasında çekirdek sayısı, işlemci saat hızı, VRAM kapasitesi ve bellek veri yolu genişliği yer alır. Ayrıca, kartın soğutma sistemi ve enerji tüketim profili de genel performans üzerinde doğrudan etkilidir. Soğutma sistemleri, kartın çalışma sıcaklığını kontrol altında tutmak amacıyla fanlı veya sıvı soğutmalı yapıdadır. Özellikle yüksek performans gerektiren uygulamalarda, gelişmiş soğutma çözümleri zorunlu hale gelmektedir.

Dahili (Entegre) Ekran Kartı

Entegre GPU (İng. Integrated GPU veya IGP), merkezi işlemcinin (CPU) içinde ya da anakart üzerindeki yonga setine gömülü olarak yer alan grafik işlemci bileşenidir. Bu yapı, ayrı bir grafik kartı gerektirmeden temel grafik işlemlerini gerçekleştirir ve sistem belleğini (RAM) grafik verisi işleme amacıyla paylaşır.


Modern entegre GPU’lar, Intel HD/UHD Graphics, Iris, Iris Plus/Pro, Xe serileri; AMD’in APU (Accelerated Processing Unit) mimarisi; ARM tabanlı Adreno ve Mali GPU’lar gibi farklı üreticiler tarafından geliştirilmiştir. Özellikle Intel Iris Xe gibi yeni nesil entegre GPU’lar, önceki modellere göre oldukça yüksek enerji verimliliği ve grafik performansı sunarak, düşük-orta seviyeli oyunlar ve video işleme işlerinde dGpu’ya yaklaşan bir deneyim sağlar.


Entegre GPU’lar, sistem RAM'ini kullandıkları için ek VRAM içermezler. Çoğu sistemde bu paylaşımlı bellek miktarı BIOS üzerinden ya da işletim sistemi tarafından dinamik şekilde belirlenir. Bu mimari basit donanım yapısı sayesinde sistemin fiziksel boyutunu küçültür ve düşük güç tüketimi sağlar. Dolayısıyla dizüstü bilgisayarlar, ultrabook’lar, mini-PC’ler ve gömülü cihazlar için oldukça uygundur.

Avantajları

Entegre GPU’ların en temel avantajları arasında düşük maliyet, enerji verimliliği ve hafif form faktörü yer alır. Çünkü harici bir grafik kartı ve soğutma sistemi gerekmez, bu da cihaz maliyetini önemli ölçüde azaltır. Aynı zamanda düşük güç tüketimi sayesinde daha uzun pil ömrü sağlanır ve ısı üretimi minimal düzeyde kalır.


Ayrıca paylaşımlı sistem belleği sayesinde cihazın fiziksel yapısında fazladan yer kaplanmaz ve bu da özellikle taşınabilir cihazlarda önemli bir avantajdır. Günlük kullanım senaryolarında (internet tarayıcıları, ofis uygulamaları, video izleme) performans yeterlidir ve çoğu kullanıcı için ayrı GPU gerekmeyebilir.

Sınırlamaları ve Performans Kısıtları

Entegre GPU’nun en önemli sınırlaması, grafik işlemlerinin sistem belleğini paylaşıyor olmasıdır. Sistem RAM’i genellikle CPU işlemleriyle birlikte kullanıldığı için bant genişliği ve gecikme açısından dGpu’lara kıyasla daha zayıftır. Modern sistemlerde paylaşımlı bellek bant genişliği maksimum 128 GB/s civarında olabilirken, ayrık GPU’lardaki VRAM veri yolları 1000 GB/s ve üzeri bant genişliği sunabilir.


Bu tür mimarilerde, yüksek çözünürlükte oyunlar, profesyonel video düzenleme, CAD ve 3D modelleme gibi grafik yoğun işler performans açısından yetersiz kalır. Özellikle shader performansı, iş parçacığı sayısı ve paralel çekirdek sayısı bakımından entegre GPU’lar sınırlıdır ve bu da büyük grafik veya veri işleme yüklerinde darboğaza yol açar.

Kullanım Alanları

Entegre GPU’lar, daha çok şu senaryolarda tercih edilir:

  • Ofis yazılımları, e‑posta, tarayıcı gibi günlük işler
  • Video ve medya oynatımı, 1080p ve çoğu 4K içerik rahatça izlenebilir
  • Hafif fotoğraf düzenleme, temel grafik uygulamaları
  • Basit ya da eski oyunlar, düşük ve orta grafik ayarlarında
  • Taşınabilir ve ince cihazlarda, enerji verimliliği kritik olan sistemlerde

Harici (Ayrık) GPU

Ayrık GPU (İng. discrete GPU veya dedicated GPU), CPU’dan tamamen bağımsız olarak çalışan, anakarta takılan ayrı bir grafik işlemci birimini ifade eder. Bu tür GPU’lar kendi özel bellek (VRAM), güç kaynağı ve genellikle gelişmiş soğutma sistemine sahiptir. Bu mimari sayesinde entegre GPU’lardan çok daha yüksek grafik ve paralel işlem kapasitesi sunar.


Ayrık GPU'lar, özellikle modern oyun bilgisayarlarında, profesyonel içerik üretim sistemlerinde (video düzenleme, 3D modelleme, CAD), yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarında, bilimsel hesaplama merkezlerinde ve yüksek çözünürlüklü çoklu ekran kurulumlarında tercih edilmektedir

Avantajları

  • Yüksek Performans: Ayrık GPU’lar binlerce paralel çekirdeğe sahip olup, shader işlemleri, 3D grafik oluşturma, video kodlama ve yapay zeka eğitim görevlerinde entegre çözümlere kıyasla çok daha hızlı işler. Bu sayede yüksek FPS, daha pürüzsüz grafik deneyimi ve hızlı render süreleri elde edilir.
  • Özel VRAM: Ayırılmış yüksek hızlı grafik belleği (örneğin 8 GB veya 24 GB GDDR6/HBM), sistem RAM’inin üzerindeki yükü kaldırır ve veri aktarım darboğazını önemli ölçüde azaltır.
  • Gelişmiş Teknolojiler: Ray tracing, DLSS/FSR gibi yapay zeka destekli grafik geliştirmeleri, çoklu monitor desteği ve VR gibi özellikler ayrık GPU’lar tarafından desteklenmektedir.
  • Yükseltilebilirlik ve Esneklik: Masaüstü sistemlerde farklı markalar veya modeller arasında geçiş yapılabilir, kart değiştirilebilir veya çoklu GPU düzenleri kurulabilir, bu da sistem esnekliğini artırır.

Dezavantajları

  • Yüksek Güç Tüketimi ve Isı: Ayrık GPU’lar, entegre çözümlere göre çok daha fazla enerji harcar ve ciddi miktarda ısı üretir. Bu nedenle güçlü soğutma sistemleri (fanlı veya sıvı soğutmalı) ve yeterli güç kaynağı gerekir.
  • Maliyet Etkisi: Yeni ve güçlü bir ayrık grafik kartı, sistem maliyetini önemli ölçüde artırır. Ayrıca enerji tüketimi ve soğutma donanımı da ek masraf oluşturabilir.
  • Boyut ve Taşınabilirlik: Özellikle dizüstü bilgisayarlarda kullanılabilecek kadar küçük modeller olsa da, masaüstü kartları genelde büyük fiziksel alan gerektirir. İnce ve hafif mobil cihazlar için uygun değildir .

Teknik Özellikler ve Çalışma Prensibi

Ayrık GPU’lar, PCI Express (PCIe) yuvaları aracılığıyla anakarta takılır ve kendi işlemci ünitesi, VRAM’i, güç beslemesi ve soğutma bileşenleriyle sistemden bağımsız çalışır . Grafik verisi işleme süreci; vertex işleme, rasterizasyon, fragment işleme ve son olarak görüntü çıkışı gibi adımlardan oluşur. GPU’lar bu aşamaları paralel ve yüksek verimle yürütmek için optimize edilmiştir .

GPGPU kullanımı sayesinde CUDA veya OpenCL gibi platformlar üzerinden paralel veri işleme, bilimsel simülasyon, makine öğrenmesi eğitimi ve kripto madenciliği gibi işler CPU’ya kıyasla çok daha yüksek hızlarda gerçekleştirilebilir .

Kullanım Alanları

  • Oyun ve Eğlence: 1080p ve üzerinde yüksek FPS ile AAA oyunlarda üstün performans sağlar.
  • Profesyonel içerik üretimi: Adobe Premiere, Blender, AutoCAD, Unreal Engine gibi yazılımlarda render sürelerini kısaltır.
  • Yapay Zeka ve Bilimsel Hesaplama: Büyük veri setlerinin hızlı işlenmesi, yapay zeka model eğitimi, simülasyonlar ve mühendislik analizlerinde kritik rol oynar .
  • Çoklu Monitör veya 4K/8K Görüntüleme: Yüksek çözünürlüklerde stabil performans ve kesintisiz çoklu ekran desteği sunar.

Entegre (iGPU) ve Ayrık (dGPU) Karşılaştırması


Kategori

Entegre GPU

(iGPU)

Ayrık GPU

(dGPU)

Bellek

Sistem RAM kullanılır. VRAM yoktur. Bazı sistemlerde paylaşılan bellek miktarı BIOS ya da işletim sistemi üzerinden dinamik belirlenir.

Kendi yüksek hızlı VRAM’e sahip (örneğin GDDR6, HBM). Tipik kapasite: 2 GB–48 GB+.

Performans

Temel grafik işlevleri için yeterli. Modern entegre GPU’lar (örneğin Intel Iris Xe, AMD Vega iGPU’lar) düşük-orta düzey oyunlarda ve multimedia işlemlerde tatminkâr olabilir.

Yüksek paralel çekirdek sayısı, yüksek saat hızları ve shader işlem kapasitesi sayesinde AAA oyunlar, 3D modelleme, CAD, AI eğitimleri ve 4K işlemeler gibi alanlarda (çok daha) üstün performans sunar.

Güç Tüketimi &

Isı

Ultra düşük (5–30 W). Soğutma genellikle CPU çözümüne entegredir.

Yüksek güç tüketimi (örneğin 75–450 W+), bu nedenle fanlı ya da sıvı soğutmalı sistemler gerektirir.

Maliyet

Ek donanıma ihtiyaç yok, bu yüzden maliyet düşük. Genellikle CPU ile birlikte gelir.

Ayrı bir kart olarak yüksek başlangıç maliyeti; ayrıca enerji ve soğutma maliyeti de eklenir.

Soğutma

Çoğunlukla işlemci entegre soğutması yeterli olur; ekstra soğutma gerekmez.

Ayrı soğutma sistemi gerekir. Kart üzerinde büyük fanlar veya sıvı soğutma çözümleri uygulanır.

Uyumluluk &

Yükseltme

CPU içine entegre olduğundan, yükseltme seçeneği yoktur (özellikle dizüstü sistemlerde)

Masaüstü sistemlerde PCIe yuvası üzerinden kolay yükseltilebilir; çoklu GPU sistemleri kurulabilir.

Kullanım Alanları

Günlük kullanım: web, ofis uygulamaları, video oynatma, hafif grafik işleri, eski ya da düşük ayarlı oyunlar

Oyun (1080p–4K), profesyonel video prodüksiyon, 3D CAD, VR, yapay zeka/makine öğrenmesi, bilimsel simülasyonlar

Verimlilik/

Mulitasking

Sistem RAM'i grafikle paylaşır; multitasking ve grafik iş yüklerinde darboğaza düşebilir

VRAM sayesinde sistem kaynaklarını özgür bırakır; ağır grafik yüklerinde performans etkilenmeden çalışabilir


Kaynakça

Inman, Matthew J., and Atef Z. Elsherbeni. "Programming video cards for computational electromagnetics applications." IEEE Antennas and Propagation Magazine 47, no. 6 (2006): 71-78. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1608730.

Kaldewey, Tim, Jeff Hagen, Andrea Di Blas, and Eric Sedlar. "Parallel search on video cards." In First USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism (HotPar'09). 2009. https://www.usenix.org/legacy/event/hotpar09/tech/full_papers/kaldeway/kaldeway_html/.

Nickolls, John, and William J. Dally. "The GPU computing era." IEEE Micro 30, no. 2 (2010): 56-69. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5446251.

Owens, John D., Mike Houston, David Luebke, Simon Green, John E. Stone, and James C. Phillips. "GPU computing." Proceedings of the IEEE 96, no. 5 (2008): 879-899. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4490127.

Sen de Değerlendir!

0 Değerlendirme

Yazar Bilgileri

Avatar
Ana YazarMuhammed Mehdi İleri27 Nisan 2025 18:30
KÜRE'ye Sor