IEEE'den ödüllü bir araştırma farklı işlemci/platformların süperbilgisayarlardaki gibi aşırı-çok iş parçacıklı ve paralel işlemlerdeki performansını ve çekirdek sayısının artışının performans artışına etkisini incelemiş. Sonuçlara göre çekirdek sayısı arttıkça Cell işlemcisi avantaj kazanıyor. Intel platformları ise paralellikte Cell, AMD Opteron ve Sun Niagara'nın gerisinde kalıyor.

Araştırma HPC alanında  sık kullanılan bir benchmark ile yapılmış.  "Yarışmaya" katılan çift soketli platformlar şunlar:

• Intel Itanium 2
• Intel Clovertown
• AMD Opteron
• Sun Niagara
• IBM Cell Blade

Araştırma aslında (kendiliğinden) optimizasyon olanaklarına yönelik. Bunun için her platformun nerede tıkandığını bulmaya çalışıyorlar. Benchmark kodu tipik olarak geleneksel çok çekirdekli makinelerde kötü performans gösteriyormuş. Intel Clovertown dört çekirdekli (Quad Core) bir mimari, AMD'nin Opteron'ları çift çekirdek (dual core), Sun Niagara olarak geçen 8 çekirdekli (octa core) Niagara2 ve IBM'in (daha doğrusu STI olarak bilinen Sony, Toshiba, IBM topluluğunun) 8 çekirdekli Cell platformları. Karşılaştırmak için tek çekirdekli Intel Itanium 2'yi incelemeye dahil etmişler. Bazı okuyucularımızın aklına gelebileceğin aksine Intel'in bu tek çekirdekli mimarisi karşısına dikilen çok çekirdeklilerden daha karmaşık bir yapıya sahip; bir de tersten söylersek, çok çekirdekli olanların tasarımı teknik açıdan daha "basit" sınıfına giriyor.

Grafik kaynağı: hpcwire.com

Araştırmacılar ilk olarak kullanılan benchmark'ın bu sistemlerde neden düşük performans gösterdiğini irdelemişler. Daha önce düşünülenin aksine performansı sınırlandıran şeyin bellek bantgenişliği olmadığı ortaya çıkmış. Aksine, başka bir grup etken -önbellek bantgenişliği, bellek gecikmeleri vd.- daha önemli gözükmüş. Yukarıda gördüğünüz grafikte Intel Itanium 2'nin tek iş parçacığıyla nasıl davrandığı görülüyor; tek çekirdek performansında Itanium önde. Ancak tek sokette (yani tüm çekirdekleriyle tek işlemci üzerinde)  STI Cell ve Sun Niagara (8 çekirdekliler) birden fırlıyor. Intel'in dört çekirdeklisi de benzer şekilde, AMD tarafından takip ediliyor. Ancak platformdaki tüm çekirdeklerle birlikte tüm soketler yüklendiğinde iş biraz değişiyor.

Kod platformlar için optimize edildiğinde orijinal versiyonun 14 katına kadar hızlı çalışabilmiş.  Optimizasyonların sonucu olarak yapılan değerlendirmelerde Intel Clovertown'un gerçekten bantgenişliği sıkıntısı yaşadığı belirtiliyor; yani platform bellekten FSB'ye veriyi yeteri kadar hızlı aktaramıyor. Daha anlaşılır terimlerle, işlemci çekirdekleri işleyecek veriyle yeteri kadar hızlı beslenemiyor. Buna karşın AMD'nin Opteron'larındaki NUMA (Non-Uniform Memory Access/Architecture) bu anlamda sınırlanmıyor. Cell ve Niagara'nın da durumu bu açıdan daha iyi. Böyle bir sınır olmadığında ise "doğrusal ölçeklenebilirlik" olanağı artıyor: eklediğiniz çekirdek sayısı ile performans artışı arasında doğrusal bir ilişki var. Bunun tersi durumda ise çekirdek sayısı ekledikçe performans artış grafiğiniz yavaşlıyor.

Hem performans artışı, hem de güç gereksinimi konusunda şampiyon olan Cell bu araştırmada biraz "torpilli" gözükebilir. Diğer platformlar için yapıldığı gibi kodu optimize olarak tekrar derlemek Cell'de çalışmasına yetmediğinden kod tekrar yazılmış. Daha başlardan Cell için yazılan kod Cell'e bir avantaj getirmiş olabilir. Bunun dışında Cell'in RDRAM türevi bellek altsistemi de bir avantaj getirmiş olabilir; bellek bantgenişliği daha belleklerden itibaren daha yüksek.

Intel'in yüksek performans hesaplama konusundaki bu dezavantajı bu yıl sonunda değişecek gibi de görünüyor. Nehalem mimarisinde bellek arabirimi işlemci çekirdeğine gömülü, yani şu andaki Intel mimarisinde gördüğümüz şekilde bir FSB yerine AMD'nin mimarisini andıran bir yapıdan bahsediyoruz. Özellikle QuickPath Interconnect  (QPI) olmak üzere diğer geliştirme/yeniden düzenlemeler Intel performansını daha da artıracaktır. Bu çözümler tam da araştırmada işaret edilen kısıtlamalara getiriliyor. Daha önce belirttiğimiz üzere süperbilgisayar üreticisi Cray de Intel'e bu konuda güveniyor.