Intel, yeni Binary Optimization Tool (iBOT) ile dikkat çekici bir gelişme sunuyor. Bu araç, temel olarak mevcut x86 uygulamalarını Intel işlemcilerde daha verimli çalışacak şekilde optimize eden bir çeviri katmanı olarak görev yapıyor. Yani Intel'in deyimiyle, "başka x86"yı "Intel x86"ya çeviriyor.
iBOT, özellikle Intel'in yeni Core Ultra 200S Plus serisi işlemcilerinde (Core Ultra 7 270K Plus ve Core Ultra 5 250K Plus) öne çıkan özelliklerden biri. Bu işlemcilerin sunduğu performans artışlarının bir kısmının arkasında iBOT'un katkısı bulunuyor. Şu anda sadece 12 oyunda aktif olan bu teknoloji, Intel'in gelecek planlarında hem masaüstü hem de mobil işlemcilerde yer alacak.
Yapılan testlerde, iBOT'un ortalama kare hızlarında yaklaşık %8'lik bir artış sağladığı gözlemlendi. Bu, geçmişte Intel'in Uygulama Optimizasyonu (APO) ile gördüğümüz artışlara benzer bir düzeyde. Ancak iBOT'un farkı, daha tutarlı sonuçlar vermesi ve Shadow of the Tomb Raider gibi oyunlarda %18'e varan etkileyici performans sıçramaları sunabilmesi.
Performans verilerinin yanı sıra, iBOT'un çalışma mantığı da oldukça ilginç. Intel veya rakibi AMD'nin geçmişte sunduğu çözümlerden farklı bir yaklaşım benimseyen bu teknoloji, eğer Intel bu yolda ilerlerse önemli bir potansiyel taşıyor. iBOT, işlemci performansını genel olarak artırmasa da, yazılım aracılığıyla komut işleme verimliliğini (IPC) yükseltmek için kullanılan güçlü bir araç.
Bu haberde, iBOT'un sunduğu performansı ve nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak inceleyerek, bu teknolojinin neden bu kadar ilgi çekici olduğunu ortaya koymayı amaçlıyoruz. Intel'in geçmişte yazılım odaklı performans vaatlerinin her zaman tam olarak gerçekleşmediği düşünüldüğünde, iBOT'a yönelik mevcut şüpheciliği de gidermeye çalışacağız.
Intel Binary Optimization Tool Test Sonuçları
iBOT'u, mevcut 12 oyundan 10'unda ve ayrıca Geekbench 6 testinde değerlendirdik. Intel'in belirttiği gibi, ortalama olarak %8'lik bir performans artışı elde edildi. Bu artış, Core Ultra 7 270K Plus ve Core Ultra 5 250K Plus işlemcilerde genel bir ortalama olarak karşımıza çıkıyor. Bazı oyunlarda bu oran belirgin şekilde yükselirken, bazılarında ise herhangi bir fark gözlemlenmedi.
Testlerde kullanılan sistem, GPU darboğazını ortadan kaldırmak amacıyla en üst düzey grafik kartıyla donatılmıştı. Testler 1080p çözünürlükte, yüksek grafik ayarlarında ve herhangi bir yükseltme veya çerçeve oluşturma desteği olmadan gerçekleştirildi. iBOT özelliği, APO üzerine kurulu olduğundan, sürücüler kurulu olduğu sürece ek bir müdahale gerektirmiyor.
Ortalama olarak, Core Ultra 5 250K Plus işlemcide iBOT ile %8.3'lük bir iyileşme görülürken, Core Ultra 7 270K Plus'ta bu oran %7.5 olarak ölçüldü. Her iki işlemciyi de göz önünde bulundurduğumuzda, bu artışı yaklaşık %8 olarak belirtebiliriz. Farklılıklar, özellikle oyun bazında daha belirgin hale geliyor.
Core Ultra 5 250K Plus için, çoğu oyunda %7 ile %10 arasında bir performans artışı kaydedildi. En iyi sonuç Remnant 2 oyununda %10.9'luk bir iyileşme ile elde edildi. Cyberpunk 2077 ise sadece %1.8'lik bir artışla ortalamayı biraz düşürdü. Bu oyunu listeden çıkardığımızda, ortalama %9'un üzerine çıkıyor. Cyberpunk 2077'nin Intel'in ilk oyun listesine dahil edilmesinin nedeni, büyük performans artışlarından ziyade, PC test topluluğundaki yaygınlığı olabilir.
Sonuçlar genel olarak tutarlı. %8'lik artış, sadece birkaç oyundaki üstün performanslardan değil, iBOT'un test edilen oyunların tamamında iyileştirmeler sağlamasından kaynaklanıyor.
Core Ultra 7 270K Plus'ta ise sonuçlar daha değişken bir seyir izledi. Bir yandan, Shadow of the Tomb Raider'da %18 ve Hogwarts Legacy'de %12'nin üzerinde gibi muazzam iyileşmeler görüldü. Öte yandan, Final Fantasy XIV'de sadece %5'lik bir artış elde edilirken, 250K Plus'ta bu oran %9'du. Hitman 3'te 270K Plus, iBOT ile neredeyse hiç fayda sağlamazken, 250K Plus %6'ya yakın bir iyileşme gösterdi. Benzer şekilde, Wonderlands'te 270K Plus, iBOT'tan yalnızca %0.5'lik bir destek aldı.
Diğer yandan, Cyberpunk 2077, Far Cry 6, Assassin’s Creed Mirage, Remnant 2 ve Borderlands 3 gibi oyunlarda her iki işlemcide de benzer iyileşmeler gözlemlendi.
Ortalama kare hızları ve %1'lik düşük değerlerin yanı sıra, saat hızları, sıcaklıklar, güç tüketimi ve verimlilik gibi faktörler de incelendi. iBOT aktifken, güç tüketimi ve sıcaklıklarda hafif bir artış, verimlilikte ise küçük iyileşmeler kaydedildi. Bu farklar en fazla bir-iki watt seviyesinde olup, muhtemelen bazı iş parçacıklarının tam olarak boşta kalmamasından kaynaklanıyor.
iBOT'un zamanla daha eski uygulamaları yeni mimarilere, aynı şekilde yeni uygulamaları da eski mimarilere optimize etme yeteneği konusunda Intel'in açıklamaları umut verici. Ancak benzer özelliklere sahip iki işlemci arasında şimdiden gözlemlenen farklılıkların, iBOT'un yeni mikro mimarilerle gelişmesiyle daha da belirginleşmesi bekleniyor.
Bu farklılıkların nasıl ele alınacağı henüz net değil. Belki de bir veya iki işlemcide yeterli düzeyde performans artışı sağlayan profiller, diğer işlemcilerde de sunulacaktır. İlerleyen zamanlarda farklı işlemciler için özel profillerin de ortaya çıkması muhtemeldir. Bazı işlemcilerin ve mimarilerin belirli uygulamalarda daha fazla fayda sağlayacağı aşikardır.
Binary Optimization Tool ve Potansiyeli Anlamak
iBOT yeni bir teknoloji olduğu için, tam olarak ne işe yaradığını anlamak kafa karıştırıcı olabilir. Bu noktada, iBOT'un da bir parçası olduğu Dynamic Tuning Technology (DTT) ve Application Optimization (APO) teknolojilerine kısaca değinmek faydalı olacaktır. DTT, sistem düzeyinde, özellikle güç yönetimiyle ilgili optimizasyonlar yaparken; APO ise uygulama düzeyinde, gereksiz iş parçacıklarını yöneterek doğru görevleri doğru iş parçacıklarına atayan bir optimizasyon katmanıdır. iBOT ise, bunlardan farklı olarak, ikili (binary) düzeyde bir optimizasyon gerçekleştirir.
Bir geliştirici, kaynak kodunu tamamladıktan sonra bunu bir derleyici aracılığıyla ikili koda dönüştürür. Bu ikili kod, belirli bir komut seti mimarisine (ISA) hedeflenir; yani x86 için derlenmiş bir kod ARM platformunda çalışmaz. Derleme tamamlandıktan sonra geliştiriciler, kodu optimize etmeye başlarlar. Performansı test eder, kaynak koda döner, yeniden derler ve hedeflenen platform için optimize edilmiş bir ikili kod elde edene kadar bu döngüyü sürdürürler.
x86 platformu oldukça geniştir ve yüzlerce farklı konfigürasyona sahip işlemci barındırır. Bu nedenle, belirli bir platform için yapılan optimizasyonlar, diğer platformlarda performans düşüşüne neden olabilir. Ayrıca, geliştiriciler belirli araç zincirlerine alışkın olabilir ve bu da daha yeni CPU mimarileri için bazı performans potansiyellerinin göz ardı edilmesine yol açabilir. iBOT, kaynak kodunu yeniden yazmadan bu verimsizlikleri azaltmayı hedefler. Yani, geliştiriciye geri dönmeden, optimize etmeden ve yeni bir ikili kod yayınlamadan, Intel'in özel mimarisi için optimize edilmiş bir ikili kod oluşturmak ister.
Bunun için iki temel unsur gereklidir:
Birincisi, kod CPU üzerinde çalışırken neler olduğunu çok düşük bir seviyede görmenin bir yoludur. Buna Donanım Tabanlı Profil Yönelimli Optimizasyon (HWPGO) denir. Arrow Lake Refresh ve gelecekteki Intel işlemcilerinde, önbellek kaçakları, dal tahmin hataları, spinlock'lar ve donanım kesintileri gibi durumları yakalayabilen donanım performans sayaçları bulunur. Intel'in bu metrikleri izlemek için özel bir araç zincirine sahip olduğu ve bu bilgileri detaylandırmak istemediği belirtiliyor.
İkincisi ise bir çeviri katmanıdır. Belirli komutlar verimsizliklere neden oluyorsa, Intel'in bu komutları verimsizliği giderecek şekilde yeniden düzenlemesi gerekir. Bu sorunlar kaynak koda dönülerek de çözülebilir, ancak bu durumda Intel'in geliştiricilerle iletişime geçmesi, onları kendi özel mimarileri için zaman ve para harcamaya ikna etmesi ve ardından yalnızca belirli bir mimariye değil, daha geniş bir yelpazeye optimize edilmiş yeni bir ikili kod yayınlaması gerekir. Bu, özellikle AMD'nin pazar payındaki yükselişi göz önüne alındığında, zor bir satış olacaktır. Bu nedenle Intel'in, üretim ikili kodunu kullanarak ve komutları çalışma zamanında gerçek zamanlı olarak çevirerek arka planda optimizasyon yapması gerekmektedir. iBOT da tam olarak bunu yapmaktadır.
Örnek olarak bir önbellek kaçağını ele alalım. İşlemci çekirdeğinin önbellekte olması gereken bir veriye ulaşamaması ve bu veri getirilene kadar beklemesi, komut işleme verimliliğini (IPC) düşürür. "Önbellek kaçağı, verinin öncelikli olarak etiketlenmemesi ve sadece silinmesi miydi? Tamam, bu, ikili optimizasyonun kesinlikle yardımcı olabileceği bir durum," diyor Intel'den Robert Hallock. "Bunu etiketleyebilir ve 'hey, yerel kal, beni silme' diyebiliriz. Oldukça güçlü bir yetenek."
Az sayıda oyunda performans faydaları görülse de, iBOT'un nasıl çalıştığı anlaşıldığında çok daha büyük bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Bu, yazılım aracılığıyla IPC'yi iyileştirmek için kullanılan bir kaldıraçtır. Her önbellek kaçağı, dal tahmini hatası, spinlock veya komut yürütülürken ters giden herhangi bir durum IPC'yi hafifçe düşürür. iBOT, doğru veriyi alabildiğinde, doğru dalı seçtiğinde ve bir iş parçacığının aktif olduğu ancak hiçbir şey yapmadığı "meşgul bekleme" durumlarından kaçındığında IPC artar. Bunlar mikro düzeyde marjinal farklar olsa da, bunları topladığınızda genel performansta iyi bir iyileşme elde edebilirsiniz.
Intel, iBOT'u oyunlar için uygulasa da, bu teknoloji herhangi bir uygulamada çalışabilir. Bir konsept kanıtı olarak, Geekbench için bir profil de oluşturulmuştur. Geekbench, basitçe bir kıyaslama programıdır. Gerçek dünya iş yüklerini çalıştırır, ancak yaklaşık beş dakikalık bir test sürecinde performansın kapsamlı bir görünümünü sunmayı amaçlar. Gerçek dünya performansının tam bir resmini vermez. Ancak Intel için iBOT'un uygulamalarda neler yapabileceğini göstermek adına düşük maliyetli bir fırsattır.
iBOT ile çoklu iş parçacığı performansında yaklaşık %3, tek iş parçacığı performansında ise yaklaşık %5'lik bir artış gözlemlenmiştir. Bu, şu anda herhangi bir uygulamaya doğrudan çevrilemese de, iBOT'un oyunların ötesinde de potansiyeli olduğunu göstermektedir. Özellikle hafif iş parçacığı yüklerinde bu durum daha da geçerlidir. Tek iş parçacıklı uygulamaların marjlarında %5'lik bir artış önemlidir.
Hallock, "Sadece şunu söylüyoruz: Standart modül setlerini kullanarak oyun dışı şeyler için neler yapabileceğimizi görün," diyor. "Gerçek bir Clang derleyicisinde ikili optimizasyon çalıştırsaydım, bunun Geekbench'teki sayıdan farklı bir performans sonucu olabileceğini, çünkü iş yükünün farklı olduğunu açıkça belirtmek isterim. Ama en azından oyun dışı alanlarda büyük bir fırsat olduğunu resmetmeyi umuyoruz."
iBOT'un ilk sonuçları sağlam. Olağanüstü performans farklılıkları görmüyoruz ve şu anda sadece test topluluğunda popüler olan belirli oyunlarla sınırlı. Eğer işlemcinizi yükseltiyor ve yakın zamanda çıkan bir oyunu oynamak istiyorsanız, iBOT sizin için bir işe yaramayabilir ve Intel'in araç zincirini kullanarak optimizasyon bulamaması durumunda hiçbir zaman işe yaramayabilir.
Yine de, iBOT'a şüpheci bir iyimserlikle yaklaşıyorum, çünkü özellikle eski mimarileri yeni uygulamalar için veya tam tersini optimize etme konusunda büyük bir potansiyele sahip görünüyor. Yazılım ve donanım arasındaki boşluğu, birçok olumlu çıkarımı olan ilginç bir şekilde dolduruyor. Ana soru, Intel'in bu teknolojiye bağlı kalıp kalmayacağı ve zamanla yeterli optimizasyon bulunup bulunamayacağıdır.
