Paralel İndirgeme (Parallel Reduction)

Günümüzde veri hacimleri petabaytlara ulaşmakta ve tek çekirdekli işlemciler, sınırlı saat hızları ile bellek ve giriş-çıkış (I/O) bant genişlikleri nedeniyle büyük veri setleri üzerinde yeterli performans gösterememektedir. Bu yetersizlik, işlem sürelerinin kabul edilemez düzeyde uzamasına ve ölçeklenebilirlik sorunlarına yol açmaktadır. Paralel programlama, veriyi parçalama ve aynı anda birden çok iş parçacığı veya çekirdekte işleme imkânı sağlayarak bu sorunları hafifletir. Ancak paralel çalışmanın da bazı zorlukları vardır. Bu zorluklardan biri de indirgeme işlemleridir.

İndirgeme İşlemleri

İndirgeme (reduction), bir veri kümesinden tek bir sonuç üreten işlemler topluluğudur. En yaygın örnekleri şunlardır:

• Bir dizideki tüm elemanların toplamı
• Bir dizinin en büyük veya en küçük değerinin bulunması
• Elemanların aritmetik ortalamasının hesaplanması

İndirgeme İşlemlerinin Zorlukları

İndirgemeler, her adımın önceki adıma bağımlı olduğu ardışık (serial) işlemlerdir. Örneğin:

Bu kodda toplam değişkeninin her güncellemesi bir öncekine bağlıdır ve bu durum sıralı yürütmeyi zorunlu kılar. Paralel ortamlarda bu tür veri bağımlılıkları performans kaybına neden olur.

Paralel İndirgeme Yöntemleri

Paralel indirgeme genellikle ikili ağaç (binary tree) yapısı düşünülerek uygulanır. Örnek:

Her aşamada iş miktarı yarıya iner ve farklı çekirdeklerde eş zamanlı olarak gerçekleştirilebilir.

CUDA ile Paralel İndirgeme

CUDA, NVIDIA tarafından geliştirilmiş bir paralel programlama platformudur. Her işlemci iş parçacığı (thread), bir veri öğesini alıp paylaşımlı belleğe (shared memory) yazar; ardından ikili ağaç düzeninde aşamalı indirgeme yapılır. Sonuçta her blok için bir ara toplam elde edilir ve bu değerler ikinci bir kernel çağrısı veya CPU ile birleştirilerek nihai sonuç bulunur.

Örnek CUDA Çekirdeği

Kritik Noktalar

• Paylaşımlı Bellek (Shared Memory): Blok içi ara sonuçların depolandığı, global belleğe kıyasla çok daha düşük gecikmeli bir bellek bölgesidir.
• Senkronizasyon (__syncthreads()): Tüm iş parçacıklarının belirli bir aşamaya ulaşmasını garantiler; veri tutarlılığı için zorunludur.
• Bloklar Arası Birleştirme: İlk çekirdek her blok için ara toplam üretir; ikinci bir çekirdek veya CPU bu ara toplamları toplayarak nihai sonucu oluşturur.

Performans İyileştirme Stratejileri

Gerçek dünya uygulamalarında iş yükünü ve bellek erişimini daha da optimize etmek için aşağıdaki teknikler uygulanır:

• Bellek Birimi Çakışmalarının Azaltılması (Bank Conflicts) : Bellek erişim desenleri düzeltilerek paylaşımlı bellekteki bank çakışmalarının önüne geçilir.
• Döngü Açma (Loop Unrolling): Döngü içi dallanma maliyetini azaltmak için indirgeme döngülerinin belirli adımlarının manuel olarak açılması.
• Warp Düzeyi İşlemler (Warp-Level Primitives): 32 iş parçacığından oluşan warp’lar içinde donanımsal olarak desteklenen indirgeme fonksiyonları kullanılır.

Warp, CUDA'da aynı anda çalışan 32 iş parçacığından oluşan bir altimdir. Warp içi işlemler donanımsal olarak çok hızlı yapılır.

Paralel indirgeme sadece CUDA ile sınırlı değildir. Çok çekirdekli CPU'lar için OpenMP ve çok düğümlü dağıtık sistemler için MPI kullanılarak indirgeme işlemleri benzer şekilde yürütülür.

OpenMP (Paylaşımlı Bellek) Örneği

Bu satırla çok çekirdekli sistemlerde indirgeme otomatik olarak paralelleştirilebilir.

MPI (Dağıtık Sistemler) Örneği