MIPS (million instructions per second): a processzorsebesség mértékegységének definíciója és magyarázata

A modern számítástechnika világában a processzorok teljesítményének megértése kulcsfontosságú, legyen szó egy egyszerű okostelefonról vagy egy komplex szerverparkról. Az elmúlt évtizedekben számos mérőszámot használtak a processzorok sebességének kifejezésére, és ezek közül az egyik legkorábbi és leghíresebb a MIPS, azaz a Million Instructions Per Second (millió utasítás másodpercenként). Bár ma már ritkán használják önállóan a csúcskategóriás processzorok összehasonlítására, a MIPS fogalmának megértése alapvető ahhoz, hogy átlássuk a processzorok teljesítménymérésének fejlődését és a mögötte rejlő kihívásokat.

A MIPS eredetileg egy egyszerű és intuitív mérőszámnak ígérkezett: azt fejezte ki, hogy egy processzor másodpercenként hány millió gépi utasítást képes végrehajtani. Az 1970-es és 1980-as években, amikor a számítógépek még viszonylag egyszerű utasításkészletekkel rendelkeztek, és a processzorok architektúrája kevésbé volt komplex, a MIPS egy elfogadhatóan pontos képet adhatott a relatív teljesítményről. Egy 10 MIPS-es processzor elméletileg kétszer olyan gyors volt, mint egy 5 MIPS-es processzor, feltéve, hogy ugyanazt a feladatot, ugyanazokkal az utasításokkal hajtották végre. Azonban ahogy a technológia fejlődött, és a processzorok egyre összetettebbé váltak, a MIPS korlátai is világossá váltak.

A MIPS fogalmának eredete és fejlődése

A számítógépek korai napjaiban a processzorok sebességét gyakran az órajel frekvenciájával adták meg, például megahertzekben (MHz). Ez a mérőszám azonban csak azt mutatta meg, hányszor „pörög” a processzor belső órája másodpercenként, de nem mondott semmit arról, hogy egy-egy órajelciklus alatt mennyi munkát végez el. Egy egyszerűbb processzor kevesebb utasítást hajthatott végre egy ciklus alatt, mint egy fejlettebb, így az órajel önmagában nem volt elegendő a teljesítmény összehasonlítására. Ebből a hiányosságból született meg az igény egy olyan mérőszámra, amely a végrehajtott utasítások számát veszi alapul.

Az 1970-es évek végén és az 1980-as évek elején a MIPS vált népszerűvé, mint a processzorsebesség standard mérőegysége. Ekkoriban a processzorok közötti különbségek még viszonylag kicsik voltak az utasításkészletek komplexitása szempontjából. A legtöbb processzor a CISC (Complex Instruction Set Computer) filozófiát követte, ahol egyetlen utasítás összetett műveleteket is elvégezhetett, például memóriacímzést és aritmetikai műveletet egyszerre. Ez a megközelítés egyszerűbbé tette a programozást gépi kódban, de a processzor belső felépítése bonyolultabbá vált.

A MIPS értékek meghatározására gyakran használtak standardizált teszteket, úgynevezett benchmarkokat. Ezek a tesztek jellemzően egy adott kódrészletet futtattak, és mérték, mennyi idő alatt végez a processzor a feladattal. A futási időből és a kód utasításszámából számolták ki az átlagos MIPS értéket. Az egyik leghíresebb ilyen benchmark a Dhrystone volt, amelyet Reinhold P. Weicker fejlesztett ki 1984-ben. A Dhrystone egy szintetikus benchmark, ami azt jelenti, hogy nem valós alkalmazásokat szimulál, hanem tipikus programozási konstrukciókat (pl. string műveletek, aritmetika, vezérlési struktúrák) tartalmaz. A Dhrystone eredményeit gyakran DMIPS-ben (Dhrystone MIPS) adták meg, ami egy standardizált MIPS érték volt.

„A MIPS a számítógépek korai napjaiban az egyszerűség és az összehasonlíthatóság illúzióját kínálta, mielőtt a valóság behozta volna a komplexitást.”

Ez az időszak volt az, amikor a MIPS még valóban képes volt valamennyire reprezentálni a processzorok közötti teljesítménykülönbségeket. Azonban ahogy a processzorok architektúrája egyre differenciáltabbá vált, és megjelentek az olyan innovációk, mint a RISC (Reduced Instruction Set Computer) architektúra, a pipelining, a cache memória, majd később a többmagos rendszerek, a MIPS, mint univerzális mérőszám, elkezdte elveszíteni relevanciáját.

MIPS: Egyszerűség és korlátok

A MIPS vonzereje abban rejlett, hogy látszólag egyértelmű és könnyen érthető mérőszámot kínált. Azt sugallta, hogy minél nagyobb a MIPS érték, annál gyorsabb a processzor. Ez a megközelítés azonban figyelmen kívül hagyott számos kritikus tényezőt, amelyek alapvetően befolyásolják egy processzor valós teljesítményét. A legfőbb korlátja az volt, hogy minden utasítást egyenlőnek tekintett, függetlenül annak komplexitásától és a végrehajtásához szükséges időtől.

Képzeljünk el két processzort: az egyik egy egyszerű RISC (Reduced Instruction Set Computer) architektúrájú, a másik egy összetett CISC (Complex Instruction Set Computer) architektúrájú. Egy RISC processzor jellemzően kevés, egyszerű, fix hosszúságú utasítással dolgozik, amelyeket gyorsan, gyakran egyetlen órajelciklus alatt képes végrehajtani. Ezzel szemben egy CISC processzor utasításai sokkal összetettebbek lehetnek, változó hosszúságúak, és egyetlen CISC utasítás több órajelciklust is igénybe vehet, sőt, belsőleg több mikro-utasításra is bomolhat.

Ha mindkét processzor 100 MIPS értéket mutat, az nem jelenti azt, hogy ugyanazt a feladatot ugyanannyi idő alatt végzik el. A CISC processzor 100 millió „összetett” utasítása sokkal több munkát végezhet el, mint a RISC processzor 100 millió „egyszerű” utasítása. Például egy CISC processzor egyetlen utasítással képes lehet egy memóriahely tartalmát betölteni, egy aritmetikai műveletet végrehajtani rajta, majd az eredményt egy másik memóriahelyre menteni. Egy RISC processzornak ehhez valószínűleg három-négy külön utasításra lenne szüksége (betöltés, művelet, mentés).

Ez a különbség alapvetően ásta alá a MIPS, mint univerzális mérőszám hitelességét. A valóságban a programok nem csak „utasítások” halmazából állnak, hanem specifikus feladatokat végeznek, amelyekhez bizonyos típusú utasításokra van szükség. Egy processzor, amely magas MIPS értéket mutat, de kevésbé hatékonyan hajtja végre a gyakran használt, komplexebb műveleteket, valós alkalmazásokban gyengébben teljesíthet, mint egy alacsonyabb MIPS értékű, de optimalizáltabb architektúrájú processzor.

A MIPS továbbá nem vette figyelembe a memóriahozzáférés sebességét, a gyorsítótárak (cache) hatását, a bemeneti/kimeneti (I/O) műveleteket, vagy a párhuzamos feldolgozás előnyeit. Ezek a tényezők mind kulcsszerepet játszanak egy rendszer teljesítményében, de a MIPS definíciója nem terjedt ki rájuk. Ezért vált szükségessé, hogy a processzorok teljesítményét komplexebb, valósághűbb benchmarkokkal és mérőszámokkal értékeljék.

Az utasításkészletek sokfélesége és hatásuk a MIPS-re

A processzorok utasításkészletei alapvetően meghatározzák, hogyan kommunikálnak a szoftverek a hardverrel. Két fő kategória alakult ki az idők során: a CISC (Complex Instruction Set Computer) és a RISC (Reduced Instruction Set Computer). Ezek a filozófiák gyökeresen eltérő módon közelítik meg a processzor tervezését és az utasítások végrehajtását, ami közvetlen hatással van a MIPS, mint teljesítménymérő relevanciájára.

A CISC architektúrák, mint például az Intel x86-os processzorai, az 1970-es években váltak uralkodóvá. A cél az volt, hogy egyetlen gépi utasítás minél több feladatot végezzen el, megkönnyítve ezzel a programozók dolgát az alacsony szintű nyelveken. Egy CISC utasítás képes lehet memóriából adatot betölteni, aritmetikai műveletet végezni rajta, majd az eredményt egy másik memóriacímre írni. Ez a „sűrűség” azt jelenti, hogy kevesebb utasításra van szükség egy adott feladat elvégzéséhez. Azonban az ilyen összetett utasítások végrehajtása több órajelciklust igényel, és a processzor belső vezérlőegysége is bonyolultabbá válik.

„A CISC utasítások gazdagok, de lassúak lehetnek, míg a RISC utasítások egyszerűek és gyorsak – ez a különbség alapjaiban kérdőjelezi meg a MIPS egységességét.”

Ezzel szemben a RISC filozófia, amely az 1980-as évek közepén kezdett terjedni (pl. MIPS, SPARC, PowerPC), az egyszerűségre koncentrál. A RISC processzorok utasításkészlete viszonylag kicsi, az utasítások fix hosszúságúak, és mindegyik utasítás csak egyetlen, alapvető műveletet végez (pl. betöltés, összeadás, tárolás). Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a legtöbb RISC utasítás egyetlen órajelciklus alatt végrehajtható legyen. Bár egy feladat elvégzéséhez több RISC utasításra van szükség, mint CISC utasításra, az utasítások gyorsabb végrehajtása ellensúlyozhatja ezt.

A fenti különbségek miatt a MIPS érték önmagában félrevezetővé válhatott. Egy 100 MIPS-es CISC processzor valós teljesítménye jelentősen eltérhet egy 100 MIPS-es RISC processzor teljesítményétől. A CISC processzor kevesebb utasítással végez el egy feladatot, de az utasítások végrehajtása tovább tart. A RISC processzor több utasítással dolgozik, de gyorsabban hajtja végre őket. A programozó és a fordítóprogram szerepe is kiemelten fontossá vált: a fordítóprogramnak optimalizálnia kell a kódot az adott architektúrához, hogy a lehető leghatékonyabban használja ki az utasításkészletet. Ez a komplexitás tette szükségessé, hogy a MIPS-en túlmutató, komplexebb benchmarkokat vezessenek be.

Az órajel és a MIPS kapcsolata

Az órajel frekvencia, megahertzekben (MHz) vagy gigahertzekben (GHz) mérve, régóta a processzor sebességének egyik leginkább közismert mérőszáma. Sokan még ma is azt gondolják, hogy minél magasabb az órajel, annál gyorsabb a processzor. Bár van összefüggés az órajel és a processzor teljesítménye között, a kapcsolat sokkal bonyolultabb, mint egy egyszerű egyenes arányosság, különösen a MIPS kontextusában.

Az órajel az a sebesség, amellyel a processzor belső műveleteit szinkronizálja. Egy 2 GHz-es processzor órája másodpercenként 2 milliárd impulzust ad ki. Elméletileg minden egyes órajelciklus alatt a processzor valamilyen műveletet végez, például egy utasítás egy részét hajtja végre. Azonban, ahogyan azt már említettük, egyetlen utasítás végrehajtása több órajelciklust is igénybe vehet, különösen a komplexebb CISC architektúrák esetében. A MIPS érték, ellentétben az órajellel, azt fejezi ki, hogy valójában hány utasítás hajtódik végre másodpercenként, nem pedig azt, hányszor „pörög” a processzor belső órája.

Például, ha egy processzor 2 GHz-es órajellel működik, és átlagosan 2 órajelciklusra van szüksége egy utasítás végrehajtásához, akkor a MIPS értéke: (2,000,000,000 ciklus/másodperc) / (2 ciklus/utasítás) / (1,000,000) = 1000 MIPS. Ez a számítás azonban leegyszerűsített, mivel a valóságban az utasítások végrehajtási ideje nem egységes, és számos más tényező is befolyásolja.

A MIPS és az órajel közötti különbség különösen nyilvánvalóvá vált a processzor architektúrák fejlődésével. A pipelining (futószalagos feldolgozás) bevezetése lehetővé tette, hogy a processzor egyszerre több utasítás különböző fázisaival foglalkozzon. Ez azt jelenti, hogy bár egyetlen utasítás továbbra is több ciklust igényelhet a teljes végrehajtáshoz, a processzor minden ciklusban képes egy új utasítás feldolgozását elkezdeni, ami növeli az átlagos utasítás-végrehajtási sebességet. Egy szuper-skalár processzor még ennél is tovább megy, és egyetlen órajelciklus alatt több utasítást is képes elindítani párhuzamosan.

Mindez azt jelenti, hogy egy 3 GHz-es processzor nem feltétlenül gyorsabb, mint egy 2 GHz-es, ha az utóbbi architektúrája hatékonyabban használja ki az órajelciklusokat, azaz magasabb az IPC (Instructions Per Cycle) értéke. A MIPS próbálta áthidalni ezt a szakadékot azáltal, hogy közvetlenül a végrehajtott utasítások számát mérte, de ahogy látjuk, még ez sem volt elegendő a komplexitás kezelésére. Az órajel továbbra is fontos mutatója a processzor sebességének, de önmagában nem elegendő a teljesítmény átfogó értékeléséhez.

Az IPC (Instructions Per Cycle) jelentősége

Ahogy a MIPS korlátai nyilvánvalóvá váltak, egyre nagyobb hangsúlyt kapott egy másik mérőszám: az IPC, azaz az Instructions Per Cycle (utasítások órajelciklusonként). Az IPC azt fejezi ki, hogy egy processzor átlagosan hány utasítást képes végrehajtani egyetlen órajelciklus alatt. Ez a mérőszám a modern processzorarchitektúrák hatékonyságának kulcsfontosságú mutatója, és sokkal pontosabb képet ad a valós teljesítményről, mint az órajel önmagában vagy a naiv MIPS érték.

Az IPC növelése a processzortervezés egyik fő célja. A magasabb IPC azt jelenti, hogy a processzor hatékonyabban használja ki az órajelciklusokat, és több munkát végez el adott idő alatt, még azonos órajel mellett is. Az IPC-t befolyásoló tényezők közé tartozik a processzor architektúrája, a pipelining mélysége és hatékonysága, a szuper-skaláris végrehajtás (ahol több utasítás is elindítható párhuzamosan egy ciklus alatt), az out-of-order execution (sorrenden kívüli végrehajtás), a branch prediction (elágazás-előrejelzés) pontossága, valamint a cache memória mérete és sebessége.

Például, ha egy processzor 2 GHz-es órajellel működik, és átlagosan 0.5 utasítást hajt végre ciklusonként (ami azt jelenti, hogy egy utasítás átlagosan 2 ciklust vesz igénybe), akkor a MIPS értéke 1000 MIPS. Ha azonban egy másik, szintén 2 GHz-es processzor képes 1.0 utasítást végrehajtani ciklusonként (azaz IPC = 1.0), akkor a MIPS értéke 2000 MIPS lenne, miközben az órajelük megegyezik. Ez a példa jól illusztrálja, hogy az IPC hogyan befolyásolja a MIPS értéket, és miért fontosabb az IPC a valós teljesítmény szempontjából.

A modern processzorok, mint az Intel Core sorozata vagy az AMD Ryzen processzorai, az IPC optimalizálására fókuszálnak. Az újabb generációk gyakran nem csak magasabb órajelet kínálnak, hanem jelentősen javítják az IPC-t is, ami drámai teljesítménynövekedést eredményezhet még akkor is, ha az órajel csak kismértékben emelkedik. Ez az oka annak, hogy egy régebbi, magasabb órajelű processzor gyakran alulmarad egy újabb, alacsonyabb órajelű, de magasabb IPC értékű processzorral szemben.

Az IPC tehát egy kritikus mutató, amely a processzor belső hatékonyságát tükrözi. A MIPS, mint egyszerű utasításszámláló, nem veszi figyelembe az IPC-t, ami a fő oka annak, hogy a modern processzorok összehasonlítására már nem alkalmas. A valós teljesítmény a következőképpen számítható ki: Teljesítmény = Órajel Frekvencia × IPC × Magok száma (utóbbi a többmagos processzoroknál válik relevánssá).

A cache memória és a MIPS illúziója

A processzorok sebességét nem csupán az órajel és az IPC határozza meg, hanem a memóriarendszer is, különösen a cache memória, vagy magyarul gyorsítótár. A cache memória egy kis méretű, de rendkívül gyors memória, amely a processzor és a fő memória (RAM) között helyezkedik el. Célja, hogy csökkentse a processzor várakozási idejét adatokra, amelyekre szüksége van a műveletek végrehajtásához. A cache memória hatása a valós teljesítményre óriási, és jelentősen befolyásolhatja a MIPS értékeket is, még ha közvetlenül nem is része a MIPS definíciójának.

Amikor egy processzor adatot vagy utasítást kér, először a leggyorsabb, legközelebbi gyorsítótárban (L1 cache) keresi. Ha ott megtalálja (ezt nevezzük „cache hitnek”), az adat azonnal rendelkezésre áll, és a processzor folytathatja a munkát. Ha nincs ott (ezt nevezzük „cache missnek”), akkor a következő szintű gyorsítótárban (L2, majd L3) keresi, és ha ott sincs, akkor a sokkal lassabb fő memóriából kell betöltenie. A fő memóriából való betöltés több száz órajelciklusba is telhet, ami hatalmas késedelmet okoz a processzor működésében.

„A cache memória a processzor láthatatlan segítője, amely a MIPS értékeket valós teljesítménnyé alakítja, vagy éppen illúzióvá teszi azokat, ha az adatok messze vannak.”

A MIPS, mint mérőszám, feltételezi, hogy a processzor folyamatosan, megszakítás nélkül hajtja végre az utasításokat. A valóságban azonban a processzor gyakran kénytelen várakozni a memóriából érkező adatokra. Ezek a várakozások drasztikusan csökkentik a ténylegesen végrehajtott utasítások számát, még akkor is, ha a processzor elméleti MIPS értéke magas. Egy rosszul optimalizált program, amely gyakran okoz cache miss-eket, sokkal lassabban futhat egy magas MIPS értékű processzoron, mint egy jól optimalizált program egy alacsonyabb MIPS értékű processzoron, amely hatékonyabban használja a gyorsítótárat.

A modern processzorokban az L1, L2 és L3 cache mérete és kialakítása kulcsfontosságú a teljesítmény szempontjából. Az L1 cache a leggyorsabb és a legkisebb, közvetlenül a processzormagban található. Az L2 cache nagyobb és kicsit lassabb, de még mindig sokkal gyorsabb, mint a fő memória. Az L3 cache a legnagyobb és a leglassabb a cache hierarchiában, de még mindig gyorsabb, mint a RAM. A hatékony cache kezelés, az adatok előzetes betöltése (prefetching) és az intelligens cache-algoritmusok mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a processzor minél kevesebbet várakozzon.

Ez a komplexitás ismét rávilágít arra, miért nem elegendő a MIPS önmagában. A MIPS csak az utasítások végrehajtásának elméleti sebességét mutatja, de nem veszi figyelembe azokat a „fékeket”, amelyeket a memóriahozzáférés vagy más rendszerkomponensek okozhatnak. A valós alkalmazásokban a cache hatékonysága legalább annyira fontos, mint a processzor nyers számítási ereje.

Párhuzamos feldolgozás és többmagos architektúrák

A 2000-es évek elején a processzorgyártók falba ütköztek az órajel frekvenciák növelésével. A tranzisztorok zsugorításával és az órajel emelésével járó hőtermelés és energiafogyasztás kezelhetetlenné vált. Erre a problémára a válasz a párhuzamos feldolgozás és a többmagos architektúrák elterjedése volt. Ahelyett, hogy egyetlen, rendkívül gyors magot fejlesszenek, a gyártók több, valamivel lassabb, de együtt dolgozó magot integráltak egyetlen chipre. Ez a paradigmaváltás teljesen új megvilágításba helyezte a MIPS fogalmát.

Egy többmagos processzor (pl. kétmagos, négymagos, nyolcmagos) lényegében több független processzormagot tartalmaz egyetlen fizikai egységen belül. Minden mag képes önállóan utasításokat végrehajtani. Elméletileg egy négymagos processzor négyszer annyi utasítást képes végrehajtani másodpercenként, mint egy egymagos processzor, feltéve, hogy a szoftver képes kihasználni a párhuzamosságot. Ebből adódóan a MIPS érték is megugorhat, ha az összes mag MIPS értékét összeadjuk (pl. egy 1000 MIPS-es egymagos helyett egy 4000 MIPS-es négymagos rendszerről beszélünk). Azonban ez a „teljes rendszer MIPS” ismét félrevezető lehet.

A fő probléma a szoftveres párhuzamosítás. Ahhoz, hogy egy többmagos processzor kihasználja a benne rejlő potenciált, a futtatott programnak úgy kell megíródnia, hogy a feladatokat több szálra vagy folyamatra ossza szét, amelyek párhuzamosan futhatnak a különböző magokon. Ha egy program nem képes a párhuzamosításra (azaz „egy szálon fut”), akkor csak egyetlen magot fog használni, és a processzor többi magja kihasználatlan marad. Ebben az esetben a rendszer teljes elméleti MIPS értéke irrelevánssá válik a program valós futási sebessége szempontjából.

Emellett a magok közötti kommunikáció és adatszinkronizáció is okozhat „overheadet” (járulékos terhet), ami csökkenti a hatékonyságot. A cache coherency (gyorsítótár koherencia) fenntartása, azaz annak biztosítása, hogy minden mag ugyanazt az adatot lássa a gyorsítótárban, komplex problémát jelent, és további késedelmeket okozhat. Így egy négymagos processzor nem feltétlenül négyszer gyorsabb, mint egy egymagos, még jól párhuzamosított feladatok esetén sem; a gyorsulás általában alacsonyabb, mint a magok számával egyenes arányú.

A MIPS, mint egyszerű utasításszámláló, nem veszi figyelembe ezeket a párhuzamosítási kihívásokat. Egy 4000 MIPS-es négymagos rendszer elméletileg lenyűgözőnek tűnik, de ha a futtatott alkalmazás csak 1000 MIPS-nyi munkát tud kihasználni, akkor a fennmaradó kapacitás elveszik. Ezért a modern processzorok teljesítményének értékeléséhez elengedhetetlenné váltak a valós alkalmazásokat szimuláló benchmarkok, amelyek képesek mérni a többmagos rendszerek teljesítményét, és figyelembe veszik a párhuzamosítási hatékonyságot.

A Dhrystone és Whetstone benchmarkok

A MIPS korszakában két szintetikus benchmark vált különösen népszerűvé a processzorok teljesítményének mérésére: a Dhrystone és a Whetstone. Ezek a tesztek célzottan arra készültek, hogy a MIPS (és később a FLOPS) értékeket standardizált módon lehessen meghatározni, ami lehetővé tette a különböző rendszerek közötti összehasonlítást, legalábbis elméletben.

A Dhrystone (szó szerint „száraz kő”, utalva a benchmark „száraz”, aritmetikai-logikai jellegére) Reinhold P. Weicker által 1984-ben fejlesztett szintetikus benchmark. Főként egészszám-alapú (integer) műveleteket végez, mint például string kezelés, ciklusok, feltételes elágazások és aritmetikai műveletek. A Dhrystone célja az volt, hogy egy tipikus rendszerprogramozási feladatot szimuláljon, nem pedig tudományos vagy mérnöki számításokat. Az eredményeket gyakran DMIPS-ben (Dhrystone MIPS) adták meg, ami azt jelentette, hogy az adott processzor hányszor gyorsabban futtatta a Dhrystone benchmarkot, mint egy referencia gép (általában egy VAX 11/780, amelynek teljesítményét 1 DMIPS-nek tekintették). A Dhrystone viszonylag egyszerű volt, és nem igényelt lebegőpontos hardvert, így ideális volt az akkori általános célú processzorok mérésére.

A Whetstone (szó szerint „köszörűkő”) egy korábbi, 1972-ben fejlesztett benchmark, amelyet Brian Wichmann és Gordon Bowell készített. A Whetstone a lebegőpontos (floating-point) műveletekre fókuszált, mint például a trigonometrikus függvények, a logaritmusok és a lebegőpontos aritmetika. Eredményeit gyakran KWIPS-ben (Kilo Whetstone Instructions Per Second) vagy MWIPS-ben (Mega Whetstone Instructions Per Second) adták meg, később pedig MFLOPS-ban (Million Floating-point Operations Per Second), amikor a lebegőpontos teljesítmény mérése önállóan is fontossá vált. A Whetstone a tudományos és mérnöki alkalmazások szimulálására szolgált, ahol a lebegőpontos számítások dominálnak.

Bár a Dhrystone és a Whetstone hosszú ideig standardnak számítottak, mindkettőnek megvoltak a maga korlátai. Mivel szintetikus benchmarkok voltak, nem feltétlenül tükrözték a valós alkalmazások teljesítményét. A fordítók és a processzorgyártók optimalizálhatták a hardvert vagy a szoftvert kifejezetten ezekre a benchmarkokra, ami „benchmark csaláshoz” vezethetett, ahol a processzor lenyűgöző benchmark eredményeket mutatott, de a valós alkalmazásokban nem teljesített arányosan jobban. Ráadásul a modern processzorarchitektúrák, mint a mély pipelining, a prediktív végrehajtás és a hatalmas cache-ek, olyan tényezőket vezettek be, amelyeket ezek az egyszerű benchmarkok nem tudtak megfelelően kezelni.

Ennek ellenére a Dhrystone és a Whetstone fontos szerepet játszottak a processzorok teljesítménymérésének fejlődésében, és alapot adtak a későbbi, sokkal komplexebb és valósághűbb benchmarkok, mint a SPEC suite, kifejlesztéséhez.

A lebegőpontos műveletek (FLOPS) megjelenése

Ahogy a számítógépek alkalmazási területei bővültek, különösen a tudományos, mérnöki és grafikai számítások irányába, egyre nyilvánvalóbbá vált, hogy a hagyományos, egészszám-alapú (integer) MIPS mérőszám nem elegendő a processzorok teljesítményének átfogó értékeléséhez. Ezeken a területeken a lebegőpontos műveletek (floating-point operations) dominálnak, amelyek sokkal komplexebbek és erőforrás-igényesebbek, mint az egészszám-aritmetika. Így született meg a FLOPS (Floating-point Operations Per Second) mérőszám.

A FLOPS azt fejezi ki, hogy egy processzor másodpercenként hány lebegőpontos műveletet képes végrehajtani. A lebegőpontos számok kezelése (pl. törtek, nagyon nagy vagy nagyon kicsi számok) speciális hardveres egységeket igényel a processzoron belül, az úgynevezett FPU-kat (Floating-Point Unit) vagy ma már gyakran az SSE/AVX/NEON egységeket. Ezek a műveletek jelentősen eltérnek az egészszám-műveletektől, és a végrehajtásukhoz szükséges idő is más.

A FLOPS mérőszám először a szuperkomputerek világában vált létfontosságúvá, ahol a tudományos szimulációk, időjárás-előrejelzések, nukleáris kutatások és más adatintenzív feladatok domináltak. Ezek a feladatok hatalmas mennyiségű lebegőpontos számítást igényeltek. A FLOPS értékeket gyakran mega- (MFLOPS), giga- (GFLOPS), tera- (TFLOPS), peta- (PFLOPS) és exa- (EFLOPS) nagyságrendben adják meg, jelezve a rendszerek hatalmas számítási kapacitását.

Fontos megjegyezni, hogy a FLOPS-nak is vannak árnyoldalai. Egyrészt a „lebegőpontos művelet” definíciója nem mindig egységes. Egy egyszerű összeadás vagy egy komplex szorzás-összeadás (fused multiply-add, FMA) is egy FLOPS-nak számíthat, holott az utóbbi lényegesen több munkát végez. Másrészt a FLOPS, hasonlóan a MIPS-hez, nem veszi figyelembe a memóriahozzáférés sebességét, az I/O műveleteket vagy a hálózati késleltetést, amelyek mind kritikusak a valós alkalmazások teljesítményében.

Ennek ellenére a FLOPS máig releváns mérőszám, különösen a GPU-k (grafikus feldolgozó egységek) és a mesterséges intelligencia (AI) gyorsítók esetében. A modern GPU-k rendkívül magas FLOPS értékeket érnek el, mivel hatalmas számú, egyszerűbb feldolgozóegységgel rendelkeznek, amelyek kiválóan alkalmasak a masszívan párhuzamos lebegőpontos számításokra, például a gépi tanulási modellek tréningjére vagy a videó renderelésre. A FLOPS tehát a MIPS mellett egy másik fontos lépcsőfokot jelentett a processzorok teljesítménymérésének evolúciójában, jelezve a specifikus feladatokra optimalizált hardverek térnyerését.

A SPEC benchmarkcsalád: a komplexitás válasza

A MIPS és a FLOPS korlátainak felismerése, valamint a processzorok és a szoftverek növekvő komplexitása vezetett a SPEC (Standard Performance Evaluation Corporation) megalakulásához 1988-ban. A SPEC egy nonprofit konzorcium, amelyet vezető számítástechnikai vállalatok alapítottak azzal a céllal, hogy független, megbízható és valósághű benchmarkokat fejlesszenek ki a számítógépes rendszerek teljesítményének mérésére. A SPEC benchmarkok a mai napig iparági standardnak számítanak, és sokkal kifinomultabbak, mint a korábbi szintetikus tesztek.

A SPEC benchmarkcsalád több részből áll, amelyek különböző típusú számítási feladatokra fókuszálnak. A két leggyakrabban idézett sorozat a SPECint és a SPECfp:

• SPECint (Integer Performance): Ez a tesztcsomag az egészszám-alapú számítási teljesítményt méri. Olyan alkalmazásokat és algoritmusokat tartalmaz, mint a fordítók, adatbázis-kezelők, szövegszerkesztők, tömörítő programok és más általános célú szoftverek. A SPECint eredményei tükrözik a processzor teljesítményét az irodai alkalmazások, webböngészők és operációs rendszerek futtatásakor.
• SPECfp (Floating-Point Performance): Ez a csomag a lebegőpontos számítási teljesítményt méri, és tudományos, mérnöki, grafikai és multimédiás alkalmazásokat szimulál. Ide tartoznak például a numerikus szimulációk, a képfeldolgozás, a genetikai kutatások és a végeselem-analízis. A SPECfp eredményei különösen relevánsak a nagy teljesítményű számítástechnika (HPC) és a gépi tanulás területén.

A SPEC benchmarkok fontos jellemzője, hogy valós alkalmazásokból származó kódrészleteket vagy teljes alkalmazásokat használnak, nem pedig szintetikus, mesterséges algoritmusokat. Ez azt jelenti, hogy a tesztek a processzor, a memória, a cache és a fordítóprogram együttes teljesítményét mérik, sokkal valósághűbben tükrözve a rendszer viselkedését egy adott munkaterhelés alatt. A SPEC eredményeket általában egy referencia géphez viszonyítva adják meg, egy standardizált pontszám formájában (pl. SPECint_2006, SPECfp_2017).

A SPEC továbbá bevezette a SPECrate és a SPECspeed fogalmakat. A SPECspeed egyetlen, nagy feladat végrehajtási idejét méri, míg a SPECrate a rendszer átviteli kapacitását, azaz azt, hogy hány feladatot képes párhuzamosan elvégezni adott idő alatt. Ez utóbbi különösen fontos a szerverek és a többmagos rendszerek értékelésénél.

A SPEC benchmarkok a MIPS és a FLOPS korlátait felismerve, sokkal átfogóbb és megbízhatóbb módon próbálják megragadni a processzorok és rendszerek teljesítményét. Bár még ezek sem tökéletesek, és a valós világban mindig lesznek olyan egyedi terhelések, amelyekre egyetlen benchmark sem képes tökéletesen felkészülni, a SPEC jelentős előrelépést jelentett a processzorok teljesítményének mérésében, és a mai napig az egyik legfontosabb referencia az iparágban.

A valós világ és a szintetikus benchmarkok ellentmondása

A processzorok teljesítményének mérésekor gyakran találkozunk azzal a dilemmával, hogy a szintetikus benchmarkok (mint a MIPS, Dhrystone, Whetstone) és a valós alkalmazások teljesítménye közötti ellentmondás jelentős lehet. Míg a szintetikus tesztek reprodukálható, standardizált módon képesek mérni a processzor nyers számítási erejét, a valós világban futó szoftverek viselkedése sokkal összetettebb, és számos olyan tényező befolyásolja, amelyet a benchmarkok nem feltétlenül fednek le.

A szintetikus benchmarkok előnye az egyszerűség és a kontrollálhatóság. Lehetővé teszik a processzorok alapvető képességeinek, például az utasítás-végrehajtási sebességnek, a lebegőpontos műveleteknek vagy a memória-hozzáférésnek a mérését. Ez hasznos lehet a processzortervezők számára a mikroarchitektúra optimalizálásához, vagy a processzorok generációról generációra történő fejlődésének nyomon követéséhez. Azonban éppen a kontrolláltságuk miatt nem mindig tükrözik hűen a felhasználói élményt vagy a valós munkaterheléseket.

A valós alkalmazások (pl. videószerkesztő szoftverek, játékok, böngészők, adatbázis-kezelők) sokkal komplexebb interakciókat mutatnak a hardverrel. Ezek a programok nem csak a CPU-t terhelik, hanem intenzíven használják a memóriát, a tárolót (SSD/HDD), a grafikus kártyát (GPU) és a hálózati interfészeket is. Egy adott alkalmazás teljesítményét nem csak a processzor MIPS vagy FLOPS értéke befolyásolja, hanem a következő tényezők is:

• Memória-alrendszer: A cache mérete és hatékonysága, a RAM sebessége és sávszélessége.
• I/O (Input/Output): A tárolóeszközök (SSD, HDD) sebessége, az adatok beolvasásának és kiírásának sebessége.
• GPU: A grafikus kártya szerepe a játékokban, videó renderelésben, gépi tanulásban.
• Szoftveres optimalizáció: A program kódjának minősége, a fordítóprogram hatékonysága, az operációs rendszer ütemezése.
• Párhuzamosítás: Mennyire képes a szoftver kihasználni a többmagos processzorokat.

Például egy processzor, amely magas MIPS értéket mutat egy szintetikus teszten, de lassú memóriainterfésszel rendelkezik, gyengén teljesíthet egy adatbázis-alkalmazásban, amely intenzíven hozzáfér a memóriához. Hasonlóképpen, egy játék, amely nagymértékben függ a grafikus kártya teljesítményétől, nem feltétlenül fut gyorsabban egy csúcs-CPU-n, ha a GPU a szűk keresztmetszet. A SPEC benchmarkok már megpróbálták áthidalni ezt a szakadékot a valós alkalmazásokból származó kódrészletek használatával, de még ők sem fednek le minden lehetséges felhasználási forgatókönyvet.

A felhasználó számára a legfontosabb mérőszám végső soron az, hogy a mindennapi feladatai milyen gyorsan futnak. Ezért a processzorválasztás során érdemes a benchmark eredményeket (különösen a SPEC és a valós alkalmazásokat szimuláló teszteket) összevetni a saját felhasználási szokásokkal. A MIPS, mint tiszta szintetikus mérőszám, a modern számítástechnikában már csak történelmi érdekesség, és nem ad megbízható képet a valós teljesítményről.

A memóriarendszer és az I/O hatása a processzorsebességre

Bár a processzor sebességéről beszélve hajlamosak vagyunk csak magára a CPU-ra fókuszálni, elengedhetetlen megérteni, hogy egy számítógépes rendszer teljesítménye sokkal több, mint a processzor nyers számítási ereje. A memóriarendszer és a bemeneti/kimeneti (I/O) alrendszer kritikus szerepet játszik abban, hogy a processzor a benne rejlő potenciált ki tudja-e használni. Ezek a komponensek gyakran jelentik a szűk keresztmetszetet, korlátozva a ténylegesen elérhető MIPS-et vagy FLOPS-ot.

A memóriarendszer magában foglalja a már említett cache memóriát, valamint a fő memóriát (RAM). A RAM sebessége, késleltetése (latency) és sávszélessége (bandwidth) alapvetően befolyásolja, milyen gyorsan jutnak el az adatok a processzorhoz. Ha a RAM lassú, a processzor kénytelen várakozni az adatokra, még akkor is, ha egyébként rendkívül gyorsan tudná feldolgozni azokat. Ez a „memóriafal” jelenség drasztikusan csökkentheti a processzor kihasználtságát és a ténylegesen végrehajtott utasítások számát, azaz a MIPS-et.

• RAM sebessége (MHz): Minél magasabb, annál gyorsabban képes adatokat továbbítani.
• RAM késleltetése (CL): Azt mutatja meg, mennyi idő telik el a kérés és az adat rendelkezésre állása között. Minél alacsonyabb, annál jobb.
• Memória sávszélesség (GB/s): A másodpercenként átvihető adatmennyiség. Különösen fontos a nagy adatmennyiséget igénylő feladatoknál, mint a videó renderelés vagy a tudományos szimulációk.

Az I/O alrendszer a processzor és a külső eszközök (pl. merevlemez, SSD, hálózati kártya, USB eszközök) közötti adatátvitelt kezeli. A modern alkalmazások, mint például egy nagy adatbázis vagy egy virtuális gép, folyamatosan olvasnak és írnak adatokat a tárolóra. Ha az SSD vagy a hálózati kapcsolat lassú, a processzor ismét várakozni kényszerül, ami csökkenti a teljes rendszer teljesítményét. Az I/O sebességet befolyásoló tényezők:

• Tárolóeszköz típusa: Az SSD-k (különösen az NVMe SSD-k) sokkal gyorsabbak, mint a hagyományos merevlemezek (HDD).
• Busz sebesség: A PCIe busz, amelyen keresztül az SSD-k és a grafikus kártyák csatlakoznak, a sebesség kulcsfontosságú eleme.
• Hálózati sebesség: A hálózati kártya és az internetkapcsolat sebessége kritikus a felhőalapú alkalmazások és online játékok esetén.

Ezért egy processzor, amely elméletileg rendkívül magas MIPS vagy FLOPS értékeket produkálhatna, valós környezetben csak akkor tudja ezt megtenni, ha a memóriarendszer és az I/O alrendszer is képes elegendő sebességgel szolgáltatni számára az adatokat. A rendszertervezés során a „szűk keresztmetszet” azonosítása kulcsfontosságú: gyakran nem a CPU a leggyengébb láncszem, hanem a memória vagy a tároló. Egy kiegyensúlyozott rendszerben minden komponens sebessége arányban áll egymással, így maximalizálva a teljes rendszerteljesítményt.

A szoftveres optimalizációk szerepe

A processzor hardveres képességei csak a történet egyik felét mesélik el. A másik, és legalább annyira fontos rész a szoftveres optimalizációk szerepe. Egy processzor elméleti MIPS vagy FLOPS értéke csak akkor érhető el, ha a futtatott szoftver képes maximálisan kihasználni a hardveres erőforrásokat. Ez magában foglalja a fordítóprogramok hatékonyságát, az operációs rendszer ütemezési algoritmusait, és magát az alkalmazás kódjának minőségét.

A fordítóprogramok (compilers) kulcsszerepet játszanak. Amikor egy programot magasabb szintű nyelven (pl. C++, Java, Python) írnak, a fordítóprogram feladata, hogy ezt a kódot a processzor számára érthető gépi utasításokká alakítsa. Egy jó fordítóprogram képes optimalizálni a kódot az adott processzorarchitektúrához, például:

• Utasítás-ütemezés: Úgy rendezi az utasításokat, hogy a processzor pipelining-ját a leghatékonyabban használja ki, minimalizálva a késleltetéseket.
• Regiszter-allokáció: Optimálisan használja a processzor belső regisztereit, csökkentve a memóriahozzáférések számát.
• Vektorizáció: Kihasználja a modern processzorok SIMD (Single Instruction, Multiple Data) utasításkészleteit (pl. SSE, AVX), amelyek egyetlen utasítással több adaton képesek műveletet végezni, drámaian növelve a lebegőpontos teljesítményt.
• Ciklus-optimalizációk: Átrendezi a ciklusokat, hogy a cache memóriát hatékonyabban használja.

Az operációs rendszer (OS) is jelentős hatással van a processzor teljesítményére. Az OS feladata az erőforrások (CPU idő, memória, I/O) elosztása a futó programok között. Az ütemezési algoritmusok döntik el, melyik program mikor kap processzoridőt, és hogyan oszlik meg a munka a többmagos processzorokon. Egy hatékony operációs rendszer minimalizálja a „context switching” (folyamatok közötti váltás) overheadjét, és biztosítja, hogy a processzor a lehető legtöbb időt a hasznos munkával töltse.

Végül, de nem utolsósorban, maga az alkalmazás kódjának minősége is meghatározó. Egy rosszul megírt, nem optimalizált program soha nem fogja kihasználni a processzor teljes potenciálját, még akkor sem, ha a hardver a legmodernebb. A fejlesztőknek figyelembe kell venniük az algoritmusok komplexitását, a memóriakezelést, és a párhuzamosítási lehetőségeket. Például egy program, amely sok véletlenszerű memóriahozzáférést végez, folyamatosan cache miss-eket generál, és így lassabban fut, mint egy olyan program, amely adatokhoz való hozzáférését optimalizálja a cache hierarchiához.

A MIPS, mint nyers utasításszámláló, teljesen figyelmen kívül hagyja ezeket a szoftveres tényezőket. Ezért van az, hogy két azonos processzoron futó, de különböző fordítóprogrammal vagy különböző optimalizációs szinttel készült program drámaian eltérő sebességgel futhat. A valós teljesítmény tehát nem csak a hardver, hanem a szoftver és a fordítóprogramok szinergikus együttműködésének eredménye.

MIPS a modern beágyazott rendszerekben

Bár a MIPS mérőszám elvesztette dominanciáját az asztali számítógépek és szerverek piacán, mégis van egy terület, ahol továbbra is releváns maradt, sőt, bizonyos értelemben újjáéledt: a beágyazott rendszerek világa. A beágyazott rendszerek olyan dedikált számítógépes rendszerek, amelyek egy nagyobb mechanikus vagy elektronikus rendszer részeként működnek, és specifikus feladatokat látnak el. Ilyenek például az útválasztók (routerek), okostévék, digitális kamerák, ipari vezérlők, autók elektronikai rendszerei, vagy akár a mosógépek vezérlése.

Miért releváns a MIPS a beágyazott rendszerekben?

1. Egyszerűség és költséghatékonyság: A beágyazott rendszerek processzorai gyakran kisebbek, egyszerűbbek és energiahatékonyabbak, mint az általános célú CPU-k. Ezekben a rendszerekben gyakran használnak RISC-alapú architektúrákat, amelyek egyszerű utasításkészlettel rendelkeznek. Az egyszerűség miatt a MIPS érték viszonylag jó indikátora lehet a nyers feldolgozási teljesítménynek, mivel az utasítások végrehajtási ideje sokkal konzisztensebb.
2. Specifikus feladatok: A beágyazott rendszerek jellemzően szűk, jól definiált feladatokat végeznek. A futtatott szoftverek általában kisebbek, és a fejlesztők szorosabban kontrollálhatják az utasításkészlet kihasználtságát. Ebben a környezetben a MIPS segíthet a fejlesztőknek és a tervezőknek abban, hogy gyorsan összehasonlítsák a különböző processzorok nyers feldolgozási kapacitását egy adott alkalmazás szempontjából.
3. Energiahatékonyság: A beágyazott rendszerekben az energiafogyasztás gyakran kritikus tényező (pl. akkumulátoros eszközök). Az egyszerűbb processzorok alacsonyabb órajellel és alacsonyabb MIPS értékkel is megfelelőek lehetnek, ha a feladat nem igényel nagy számítási kapacitást, de az energiahatékonyság kulcsfontosságú. Itt a MIPS/Watt mérőszám is relevánssá válik.
4. Történelmi örökség: A MIPS, mint processzorarchitektúra (nem csak a mérőszám), maga is rendkívül népszerű volt a beágyazott rendszerekben (pl. a routerek nagy részében MIPS alapú CPU-k találhatók). Ez a történelmi kapcsolat is hozzájárult a MIPS mérőszám fennmaradásához ezen a területen.

Természetesen még a beágyazott rendszerekben sem a MIPS az egyetlen mérőszám. A valós idejű rendszerekben a késleltetés, a megszakításkezelés sebessége és a memória-sávszélesség is kritikus. Azonban az egyszerűség és a specifikus feladatkör miatt a MIPS továbbra is egy hasznos, bár kiegészítő mérőszám marad a beágyazott rendszerek tervezőinek és fejlesztőinek eszköztárában. Ez a terület jól példázza, hogy egy látszólag elavult mérőszám hogyan találhat új relevanciát egy specifikus alkalmazási területen.

A GPU-k és a párhuzamos számítás forradalma

A számítástechnika egyik legjelentősebb paradigmaváltása az elmúlt két évtizedben a GPU-k (Graphics Processing Unit, grafikus feldolgozó egység) térnyerése volt, nem csupán grafikai feladatokra, hanem általános célú számításokra is. Ez a jelenség, amelyet GPGPU-nak (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) nevezünk, alapjaiban változtatta meg a nagy teljesítményű számítástechnika (HPC) és a mesterséges intelligencia (AI) világát, és új mérőszámokat tett szükségessé, amelyek messze túlmutatnak a hagyományos MIPS-en.

A GPU-k alapvető tervezési filozófiája drámaian eltér a CPU-kétól. Míg egy CPU néhány (jellemzően 4-64) rendkívül erős, sokoldalú maggal rendelkezik, amelyek komplex utasításokat képesek sorosan és párhuzamosan is végrehajtani, addig egy GPU több ezer, sőt, tízezernyi egyszerűbb, specializált magot tartalmaz. Ezek a magok nem önállóan, hanem masszívan párhuzamosan működnek, egyszerre hajtva végre ugyanazt az utasítást (vagy nagyon hasonló utasításokat) hatalmas mennyiségű adaton. Ez az SIMD (Single Instruction, Multiple Data) modell kiválóan alkalmas olyan feladatokra, mint a grafikai renderelés (ahol minden pixelnek ugyanazokon a számításokon kell átesnie), vagy a gépi tanulás (ahol a mátrixszorzások és tenzor-műveletek dominálnak).

A GPU-k teljesítményét nem MIPS-ben mérik, hanem szinte kizárólag FLOPS-ban (Floating-point Operations Per Second), hiszen a grafikai és tudományos számítások túlnyomórészt lebegőpontos aritmetikát igényelnek. A modern GPU-k tera- (TFLOPS) és peta- (PFLOPS) nagyságrendű lebegőpontos teljesítményre képesek, ami sokszorosan meghaladja a leggyorsabb CPU-k képességeit ezen a területen. Például egy csúcskategóriás játékra szánt GPU akár 40-50 TFLOPS-ot is elérhet, míg egy tipikus CPU néhány száz GFLOPS-nál ritkán megy feljebb.

Ez a hatalmas párhuzamos feldolgozási kapacitás forradalmasította a mesterséges intelligencia fejlődését. A mélytanulási modellek tréningje, amely óriási mennyiségű mátrixszorzást igényel, a GPU-kon vált kivitelezhetővé. Az Nvidia CUDA platformja és az AMD OpenCL keretrendszere lehetővé tette a programozók számára, hogy a GPU-k erejét általános számítási feladatokra is felhasználják, nem csak grafikára.

A GPU-k térnyerése világosan megmutatja, hogy a „processzorsebesség” fogalma mennyire differenciálódott. Nincs egyetlen univerzális mérőszám. A MIPS, mint az egészszám-alapú utasítások mérése, teljesen irrelevánssá vált a GPU-k világában, ahol a lebegőpontos és vektoros műveletek dominálnak. A jövőben valószínűleg még specifikusabb, feladatspecifikus gyorsítókkal és mérőszámokkal fogunk találkozni, ahogy az AI és más specializált számítási területek tovább fejlődnek.

Mesterséges intelligencia és a processzorok jövője

A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (ML) robbanásszerű fejlődése alapjaiban formálja át a processzorok tervezését és a teljesítménymérés jövőjét. Az MI-alkalmazások, különösen a mélytanulási modellek, olyan specifikus számítási feladatokat igényelnek, amelyekre a hagyományos CPU-k (és még a GPU-k is bizonyos mértékben) nem optimálisak. Ez a felismerés vezetett a speciális MI gyorsítók és az új, MI-specifikus mérőszámok megjelenéséhez.

Az MI-munkafolyamatok két fő fázisra oszthatók: a tréningre (training) és az inferenciára (inference). A tréning során a gépi tanulási modell hatalmas adathalmazokon tanul, ami rendkívül intenzív, lebegőpontos mátrixszorzásokat és tenzor-műveleteket igényel. Itt a GPU-k dominálnak, hatalmas lebegőpontos teljesítményük (TFLOPS) miatt, és olyan dedikált technológiák, mint az Nvidia Tensor magjai, amelyek kifejezetten ezekre a műveletekre vannak optimalizálva.

Az inferencia fázisban a betanított modellt használják valós adatok feldolgozására (pl. képfelismerés, nyelvi fordítás). Ez a fázis általában kevesebb számítási erőforrást igényel, de alacsony késleltetést és magas energiahatékonyságot kíván, különösen a peremeszközökön (edge devices) (pl. okostelefonok, autók, IoT eszközök). Erre a célra születtek meg a NPU-k (Neural Processing Unit) vagy AI-gyorsítók, amelyek gyakran alacsonyabb precizitású (pl. INT8, INT4) egészszám-műveletekre vannak optimalizálva, mivel az inferencia fázisban gyakran elegendő az alacsonyabb pontosság a megfelelő eredmények eléréséhez.

Ezek a specializált hardverek új mérőszámokat követelnek meg. A hagyományos MIPS (Million Instructions Per Second) vagy FLOPS (Floating-point Operations Per Second) már nem elegendőek. Helyette olyan metrikák válnak fontossá, mint:

• TOPS (Tera Operations Per Second): Különösen az NPU-k és MI-gyorsítók esetében használják, amelyek gyakran egészszám-alapú (integer) műveleteket végeznek nagy sebességgel.
• Inferencia/másodperc: A legpraktikusabb mérőszám, ami azt mutatja meg, hány gépi tanulási következtetést képes a hardver elvégezni másodpercenként (pl. hány képet képes osztályozni, vagy hány mondatot lefordítani).
• Energiahatékonyság (pl. TOPS/Watt): Különösen fontos a mobil és peremeszközök esetében, ahol az akkumulátor élettartama kritikus.

A jövő processzorai valószínűleg egyre inkább hibrid architektúrákat fognak alkalmazni, amelyek egyetlen chipen integrálják a CPU-magokat, GPU-magokat és dedikált MI-gyorsítókat. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy minden típusú feladatra a legmegfelelőbb hardveres gyorsító álljon rendelkezésre. A MIPS, mint a processzorok sebességének egykori koronája, a mesterséges intelligencia korában már csak egy távoli visszfény, és a hangsúly egyre inkább a feladatspecifikus teljesítményre, a hatékonyságra és a valós alkalmazásokban nyújtott eredményekre helyeződik át.

A jövő teljesítménymérői: energiahatékonyság és specifikus feladatok

Ahogy a számítástechnika a „Moore-törvény” fizikai korlátaihoz közelít, és a tranzisztorsűrűség növelése egyre nagyobb kihívást jelent, a processzorok teljesítményének mérése is új dimenziókat ölt. A hangsúly egyre inkább az energiahatékonyságra és a specifikus feladatokra optimalizált teljesítményre helyeződik, messze túlmutatva a MIPS vagy akár a nyers FLOPS értékeken. A jövőben a „sebesség” fogalma sokkal összetettebbé válik, és a „milliárd utasítás másodpercenként” már nem lesz elegendő a valódi érték megragadásához.

Az energiahatékonyság (performance per Watt) kulcsfontosságúvá vált, különösen a mobil eszközök, az adatközpontok és a peremeszközök (edge devices) esetében. Az okostelefonok akkumulátor-élettartama, a szerverparkok üzemeltetési költségei és a hűtési igények mind az energiafogyasztás minimalizálását teszik szükségessé. Ezért olyan mérőszámok, mint a FLOPS/Watt vagy a TOPS/Watt (Tera Operations Per Second per Watt), egyre fontosabbak. Egy processzor, amely kevesebb energiát fogyaszt ugyanazért a teljesítményért, sokkal értékesebb lehet, mint egy, amelyik nyers számítási ereje nagyobb, de zabálja az energiát.

A specifikus feladatokra optimalizált teljesítmény a másik fő trend. Ahogy láttuk a GPU-k és az NPU-k esetében, a jövő nem feltétlenül az általános célú processzorokról szól, hanem a dedikált gyorsítókról, amelyek bizonyos típusú számításokat (pl. AI, grafika, kriptográfia, videókódolás) rendkívül hatékonyan végeznek el. Ez azt jelenti, hogy a benchmarkoknak is sokkal specifikusabbá kell válniuk:

• FPS (Frames Per Second): Játékok esetében ez a legrelevánsabb mérőszám, amely a valós felhasználói élményt tükrözi.
• Inferencia sebesség (pl. Inference per second): MI-alkalmazásoknál, ahol a modell válaszideje kritikus.
• Kódolási/dekódolási sebesség (pl. videó kódolás/dekódolás másodpercenként): Multimédiás alkalmazásoknál.
• Adatbázis tranzakciók/másodperc (TPS): Szerverek és adatbázis-kezelő rendszerek esetében.

Ez a trend azt mutatja, hogy a processzorok teljesítményének megértéséhez már nem elegendő egyetlen, univerzális számot nézni. Helyette a felhasználási eset, az alkalmazás típusa és az energiafogyasztási korlátok határozzák meg, melyik mérőszám a legfontosabb. A MIPS, mint a processzorok sebességének első generációs mérőszáma, egy olyan korszak maradványa, amikor a számítástechnika még viszonylag egyszerű volt, és az utasítások végrehajtási sebessége volt a legfontosabb szempont. A jövőben a „sebesség” definíciója sokkal árnyaltabbá válik, és a hatékonyság, a specializáció és a valós alkalmazásokban nyújtott teljesítmény kerül előtérbe.

A MIPS tehát egy történelmi mérföldkő, amely rávilágít a processzorok teljesítménymérésének bonyolult fejlődésére. Bár ma már nem használjuk a legmodernebb processzorok összehasonlítására, megértése segít abban, hogy jobban értékeljük a mai, kifinomult benchmarkokat, és átlássuk, miért van szükség specifikus mérőszámokra a számítástechnika különböző területein.