Microsoft, yıllar evvel nazaranv Yöneticisi’nde GPU performans bilgileri için dayanak sunmaya başlamıştı. GPU sekmesinde biroldukça grafik ve farklı ayrıntı bizi karşılıyor. Artık sunulan bu ekran kartı performans bilgilerini daha âlâ anlamak için Windows’un GPU’ları nasıl kullandığına derinlemesine bakacağız.
Grafik işlemciler Windows’ta Windows Ekran Şoförü Modeli (Windows Display Driver Model-WDDM) aracılığıyla çalışıyor. WDDM’nin kalbinde GPU’yu tüm çalışan süreçler içinde soyutlamaktan, yönetmekten ve paylaşmaktan sorumlu olan Grafik Çekirdeği (Graphics Kernel) bulunuyor. Bu ortada her uygulama yahut oyunun birden çok süreç yürüttüğünü ekleyelim.
Grafik Çekirdeği, bir GPU vakit içindeyıcı (VidSch) ve ayrıyeten bir görüntü belleği yöneticisi (VidMm) ile bir arada misyon yapıyor. VidSch, GPU’ların çeşitli motorlarını kullanmak isteyen süreçlere programlamak ve öncelik vermek için geliştirildi. VidMm ise hem VRAM (ekran kartınızdaki bellek) tıpkı vakitte GPU tarafınca direkt erişilen ana DRAM (sistem belleği) dahil olmak üzere GPU tarafınca kullanılan tüm belleği yönetmekten sorumlu. Ek olarak, sisteminizdeki her ekran kartı için bir VidMm ve VidSch örneği başlatılıyor.
nazaranv Yöneticisi’ndeki bilgiler direkt VidSch ve VidMm’den toplanmakta. Bu niçinle Microsoft DirectX API, OpenGL, OpenCL, Vulkan, hatta AMD Mantle yahut NVIDIA’nın CUDA’sı olsun, hangi API’nin kullanıldığına bakılmaksızın GPU için performans bilgileri kullanılabilir. Bildiğiniz üzere ekran kartı bilgilerini takip etmek için kullanılan biroldukca yardımcı yazılım var. Microsoft, VidSch ve VidMm’nin GPU kaynaklarını kullanma konusunda temeli oluşturduğundan dolayı öteki yardımcı yazılımlara bakılırsa daha düzgün sonuçlar vereceğini söylüyor.
bakılırsav Yöneticisi üzerinden GPU performans datalarını izlemek için WDDM sürüm 2.0 yahut üstünü destekleyen bir ekran kartı şoförü kaide. WDDM 2.0, Windows 10’un orjinal sürümüyle tanıtıldı ve Windows 10 popülasyonunun yaklaşık %70’i tarafınca destekleniyor. GPU şoförünüzün kullandığı WDDM sürümünden emin değilseniz, öğrenmek için dxdiag yardımcı programını kullanabilirsiniz.
Performans sekmesi altında, WDDMv2 özellikli GPU’larınız için tüm süreçlerde toplanan performans bilgilerini bulacaksınız. Sol panelde sisteminizdeki GPU’ların listesini bakılırsabilirsiniz. Şayet bir dizüstü bilgisayar kullanıyorsanız, entegre ve harici grafikler olmak üzere burada iki farklı ekran kartı yer alabilir. Bunlar GPU0 ve GPU1 üzere numaralara sahip olacak. Birden çok GPU mevcut olduğunda grafik işlemciler fizikî pozisyonlarına nazaran sıralanırlar (PCI bilgi yolu/cihaz/işlev).
Windows ayrıyeten NVIDIA SLI ve AMD CrossFire olarak bilinen oldukcalu GPU kullanması için takviye sunuyor. İrtibatlı kartlar tek bir VidMm ve VidSch meselai paylaşmakta ve sonuç olarak, VRAM ölçüsüyle birlikte okuma ve yazma suratları da dahil olmak üzere biroldukça data için yakın işbirliği yapılmakta.
GPU’lar birbirine bağlandığında, bakılırsav Yöneticisi her temas için bir İlişki # (Link #) etiketi atayacak ve bunun modülü olan ekran kartlarını belirleyecek. Bu bağlamda oyun oynarken her bir GPU’nun ne kadar kullanıldığını gözlemlemenize imkan tanıyan datalar sunuluyor.
GPU kullanması
Bir GPU motoru, programlanabilen ve birbiriyle paralel olarak çalışabilen GPU üstündeki bağımsız bir silikon ünitesini temsil eder. Örneğin, 3B sürece için bir 3B motor kullanılırken, dataları aktarmak için bir kopyalama motoru kullanılabilir. 3B motor beraberinde bilgileri taşımak için kullanılabilirken, sıradan data transfer işleri kopyalama motoruna atanabilir ve 3B motorun daha karmaşık bakılırsavler üzerinde çalışmasına müsaade vererek genel performansı güzelleştirebilir. Bu durumda hem kopyalama motoru birebir vakitte üç boyutlu motoru paralel olarak çalışacaktır.
bahsetmiş olduğumiz üzere VidSch, bu GPU motorlarını kullanmak isteyen çeşitli süreçler için programlamak ve öncelik vermekten sorumludur. GPU motorlarının GPU çekirdeklerinden farklı olduğunu bilhassa belirtmekte yarar var; GPU motorları aslında GPU çekirdeklerinden meydana gelir.
Örneğin 3B motor binlerce çekirdeğe sahip olabilir. Fakat bu çekirdekler, motor ismi verilen bir varlık ortasında gruplandırılmıştır ve bir küme olarak programlanmıştır. Bir süreç bir motora tahsis edildiğinde, o motorun tüm temel çekirdeklerini kullanabilir.
Bazı GPU’lar ise birebir temel çekirdek kümesine eşlenen birden hayli motoru desteklemekte. Motorlar paralel olarak programlanabilse de temeldeki çekirdekleri paylaşıyorlar. Bunu kavramsal olarak CPU’daki hiper iş parçacığına benzetebiliriz. Örnek olarak, bir 3B motor ve bir bilgi süreç motoru aslında tıpkı birleşik çekirdek kümesine dayanıyor olabilir. bu biçimde bir senaryoda, çekirdekler yürütülürken motorlar içinde uzamsal yahut süreksiz olarak bölünmekte. Aşağıdaki şema, var iseyımsal bir GPU’nun motorlarını ve çekirdeklerini gösteriyor.
GPU’nun motorlarını ve çekirdeklerini gösteren temsili bir şema.
gorev Yöneticisi, var iseyılan olarak görüntülenecek dört motor seçmekte. Lakin hangi motoru gözlemlemek istediğinize, motor ismine tıklayarak ve GPU tarafınca gösterilen motorlar listesinden öbür bir motor seçerek karar verebilirsiniz.
bakılırsav Yöneticisi GPU motoru seçme ekranı.
Motor sayısı ve bu motorların kullanması GPU’lar içinde farklılık gösterecektir. Bir ekran kartı şoförü, görüntü kod çözme motorunu kullanarak makul bir medya klibinin kodunu çözmeye karar verebilirken, farklı bir görüntü formatı kullanan öbür bir klip, hesaplama motoruna yahut hatta birden epey motorun bir kombinasyonuna güvenebilir. vazife Yöneticisini kullanarak GPU’da bir iş yükü çalıştırabilir ve akabinde hangi motorların onu işleyebileceğini gözlemleyebilirsiniz.
GPU isminin altındaki sol bölmede ve sağ bölmenin altında GPU için birleştirilmiş kullanım yüzdesi nazaranceksiniz. Microsoft, burada grafik motorları içinde kullanım oranını hesaplamak ve toplamak üzere birkaç farklı seçenek kullanabilirdi. 10 motora sahip bir GPU düşünelim. Örneğin üç boyutlu motoru ağır bir oyunla birlikte tam yükte çalışıyor. Tüm grafik motorlarını hesaba katarsak kullanım oranı sırf %10 görünecektir. Bu aldatıcı bir sonuç olur ve katiyetle oyuncuların görmek istediği şey değil.
Ayrıca GPU’yu bir bütün olarak temsil etmesi için üç boyutlu motoru da seçilebilirdi çünkü bu çoklukla en bariz ve kullanılan motor. Lakin bir daha bu datalar kullanıcıları yanlış yönlendirebilir. Örneğin bir görüntü oynattığınızda üç boyutlu motorunun hiç kıpırdamadığını gorebilirsiniz. Şayet algoritma bu biçimde işleseydi GPU kullanım oranı %0 olarak raporlanacaktı. Yazılım devi, bunun yerine genel GPU kullanmasının bir temsilcisi olarak en ağır motorların kullanım yüzdesini kullanmayı tercih etti.
Video Belleği (VRAM)
gorev Yöneticisi’nde grafiklerin çabucak altında görüntü belleği kullanım grafikleri ve özeti bulunuyor. Görüntü belleği iki büyük kategoriye ayrılıyor: adanmış (ayrılmış) ve paylaşılan.
Ayrılmış bellek, sadece GPU tarafınca kullanılmak üzere ayrılmış ve VidMm tarafınca yönetilen belleği temsil ediyor. Bu harici ekran kartınızda yer alan bellek olan VRAM, entegre grafiklerde ise ayrılmış sistem belleğidir. Biroldukça entegre ekran kartı, özel grafik kullanması için bellek ayırmaktan kaçınır ve bunun yerine daha verimli olan CPU ile paylaşılan belleğe güvenmeyi tercih eder.
Dahili GPU’larda işler epey karmaşık. Kimi entegre grafik ünitelerde özel bellek bulunurken kimilerinde bulunmuyor. Birtakım GPU’lar firmware ile (veya şoför başlatma sırasında) ana DRAM’den bellek tahsis eder. Bu bellek CPU ile paylaşılan DRAM’den ayrılsa da, Windows’tan alınır ve Windows bellek yöneticisinin (Mm) denetimi haricinde tutulur, sırf VidMm tarafınca yönetilir. Bu çeşit bir kapasite tahsis biçimi ekseriyetle daha esnek olan paylaşılan bellekler için önerilmiyor, fakat kimi GPU’ların şu anda buna muhtaçlığı var.
Performans sekmesi altındaki ayrılmış bellek ölçüsü, bir süreç tarafınca talep edilen belleği gösteren birfazlaca mevcut yardımcı programın tersine, tüm süreçlerde tüketilen bayt sayısını gösteriyor. Paylaşılan bellek, GPU yahut CPU tarafınca kullanılabilen olağan sistem belleğini (RAM) temsil ediyor. Bu bellek esnektir, her iki biçimde de kullanılabilir ve hatta kullanıcı iş yükünün gerektirdiği biçimde ileri ve geri geçiş yapabilir. Hem ayrık tıpkı vakitte entegre GPU’lar paylaşılan belleği kullanabilir.
Windows, GPU’nun rastgele bir anda fizikî belleğin sırf yarısını kullanımına müsaade veren bir unsura sahip. Bunun sebebi ise sistemin geri kalanında yaşanacak aksaklıkları engellemek ve öbür meselelerin önüne geçmek. Örneğin 16 GB belleğe sahip bir sistemde GPU’nun azamî 8 GB’a kadar kaynak kullanımına müsaade veriliyor.
İşlemler Sekmesi
İşlemler sekmesi altında süreçlere bakılırsa ayrılmış toplu ekran kartı kullanmasının bir özetini bulacaksınız. Bu sayfanın GPU açısından çalışma mantığı çok farklı. Daha evvel belirttiğimiz üzere, bir PC birden çok GPU’ya sahip olabilir ve bu GPU’ların her biri tipik olarak birden çok grafik motoru barındırıyor.
Eğer her GPU ve motor kombinasyonu için bir sütun eklenseydi bakılırsav Yöneticisi ortasından çıkılmaz bir hal alırdı. Performans sekmesi, bir kullanıcıya çalışan çeşitli süreçlerde sistem kaynaklarının nasıl kullanıldığına süratli ve sıradan bir bakış sunmayı amaçlıyor; bu niçinle, GPU hakkında faydalı bilgiler sağlamak için sıradan bir yol izlendi.
Microsoft mühendisleri, bu süreç için tüm GPU’larda en ağır motorun kullanmasını genel ekran kartı kullanmasını temsil edecek biçimde görüntülemeyi tercih ettiler. Fakat bir uygulama üç boyutlu motorunu %100 kullanırken, öbür bir uygulama da görüntü motorunu tam yük altında kullanabilir. Bu durumda her iki uygulama da %100’lük bir genel kullanım bildirirken baş karıştırıcı sonuçlar ortaya çıkabilir. Yazılım geliştiriciler, bu sorunu çözmek için gösterilen kullanmasın hangi GPU ve motor kombinasyonuna karşılık geldiğini belirten ikinci bir sütun ekledi. Misal biçimde, sütunun üst kısmındaki kullanım özeti, tüm GPU’lardaki kullanım oranını gösteriyor. Buradaki hesaplama performans sekmesi altında görüntülenen genel GPU kullanması ile tıpkı.
Ayrıntılar Sekmesi
Ayrıntılar sekmesi altında var iseyılan olarak GPU hakkında bilgi sunulmuyor. Lakin sütun başlığına sağ tıkladıktan daha sonra “Sütunları seç” ile bir arada GPU kullanım sayaçlarını bu sayfaya ekleyebilirsiniz.
Bu görüntü belleği kullanım sayaçları hakkında dikkat edilmesi gereken birkaç nokta var. Sayaçlar, o süreç tarafınca kullanılmakta olan toplam ayrılmış ve paylaşılan görüntü belleği ölçüsünü temsil ediyor. Yani hem özel belleği (yalnızca o süreç tarafınca kullanılan belleği) birebir vakitte çapraz süreç paylaşılan belleği (CPU ve GPU içinde paylaşılan bellekle karıştırılmaması için öbür süreçlerle paylaşılan belleği) içeriyor.
Bunun bir kararı olarak, süreçler içinde paylaşılan bellek daha kapsayıcı olduğundan dolayı bellek kullanması daha yüksek görünebilir. Nitekim bir GPU tarafınca toplam ne kadar bellek kullanıldığını anlamak için paylaşılan belleği gerçek biçimde hesaplayan performans sekmesine bakmakta yarar var.
Başka bir noktaya değinecek olursak, bilhassa dwm.exe ve csrss.exe üzere süreçlerin kaynak kullanım oranı gerçekte olduğundan epeyce daha büyük görünebilir. Örneğin, bir uygulama üst seviye pencere oluşturduğunda, o pencerenin içeriğini tutmak için görüntü belleği tahsis edilecektir. Bu görüntü bellek seviyesi uygulama ismine csrss.exe tarafınca oluşturulurken uygulama sürecinin kendisiyle eşleniyor ve pencerenin masaüstünde oluşturulabilmesi için masaüstü pencere yöneticisi (dwm.exe) ile paylaşılıyor. Sonuç olarak, masaüstünüz meşgul pek ölçülerin büyüdüğünü bakılırsabilirsiniz lakin bunların gerçekte tüm kaynakları tüketmediğini unutmayın.
Windows 11
bakılırsav Yöneticisi Windows 10’da bilhassa GPU açısından değerli özellikler almıştı. Windows 11 ile bir arada bakılırsav Yöneticisi’nde hem görsel hem fonksiyonel olarak kimi yenilikler yapılıyor.
Microsoft’un yeni misyon Yöneticisi artık Windows 11’e aitmiş üzere hissettiriyor. Yazılım devi, Süreçler, Performans ve başka kısımlar içinde geçiş yapmak için kullanılan sekmeleri sol tarafta yer alan bir menüye ekledi. Soldaki kaydırma menüsüyle birlikte vazife Yöneticisi artık birçok çağdaş Windows 11 uygulamasına epeyce daha fazla benziyor.
Verimlilik Modu
Microsoft ayrıyeten bakılırsav Yöneticisi için yeni bir “Verimlilik modu” test ediyor. Evvelce “Eko modu” olarak bilinen nazaranv Yöneticisi’nin en son özelliği, kullanıcıların çalışan her sürecin güç tüketimini denetim etmesine imkan tanıyacak.
Verimlilik modunu Süreçler sayfasındaki yeni komut çubuğundan başlatabilir yahut sürece sağ tıklayabilirsiniz. Yeni özellik süreç bazında çalışıyor, bu niçinle tüm küme süreci için geçerli değil.
Adından da anlaşılacağı üzere, Verimlilik Modu bir bütün olarak işletim sisteminin performansını etkilemeden makul bir sürecin kaynak kullanmasını en aza indirmek için nazaranv yapacak. Fakat irtibatlı süreçler için kararlılık meselelerine niye olabilir, bu niçinle şirket tüm lokal uygulamalar ve dahili süreçler için seçeneği devre dışı bıraktı.
Grafik işlemciler Windows’ta Windows Ekran Şoförü Modeli (Windows Display Driver Model-WDDM) aracılığıyla çalışıyor. WDDM’nin kalbinde GPU’yu tüm çalışan süreçler içinde soyutlamaktan, yönetmekten ve paylaşmaktan sorumlu olan Grafik Çekirdeği (Graphics Kernel) bulunuyor. Bu ortada her uygulama yahut oyunun birden çok süreç yürüttüğünü ekleyelim.
Grafik Çekirdeği, bir GPU vakit içindeyıcı (VidSch) ve ayrıyeten bir görüntü belleği yöneticisi (VidMm) ile bir arada misyon yapıyor. VidSch, GPU’ların çeşitli motorlarını kullanmak isteyen süreçlere programlamak ve öncelik vermek için geliştirildi. VidMm ise hem VRAM (ekran kartınızdaki bellek) tıpkı vakitte GPU tarafınca direkt erişilen ana DRAM (sistem belleği) dahil olmak üzere GPU tarafınca kullanılan tüm belleği yönetmekten sorumlu. Ek olarak, sisteminizdeki her ekran kartı için bir VidMm ve VidSch örneği başlatılıyor.
nazaranv Yöneticisi’ndeki bilgiler direkt VidSch ve VidMm’den toplanmakta. Bu niçinle Microsoft DirectX API, OpenGL, OpenCL, Vulkan, hatta AMD Mantle yahut NVIDIA’nın CUDA’sı olsun, hangi API’nin kullanıldığına bakılmaksızın GPU için performans bilgileri kullanılabilir. Bildiğiniz üzere ekran kartı bilgilerini takip etmek için kullanılan biroldukca yardımcı yazılım var. Microsoft, VidSch ve VidMm’nin GPU kaynaklarını kullanma konusunda temeli oluşturduğundan dolayı öteki yardımcı yazılımlara bakılırsa daha düzgün sonuçlar vereceğini söylüyor.
bakılırsav Yöneticisi üzerinden GPU performans datalarını izlemek için WDDM sürüm 2.0 yahut üstünü destekleyen bir ekran kartı şoförü kaide. WDDM 2.0, Windows 10’un orjinal sürümüyle tanıtıldı ve Windows 10 popülasyonunun yaklaşık %70’i tarafınca destekleniyor. GPU şoförünüzün kullandığı WDDM sürümünden emin değilseniz, öğrenmek için dxdiag yardımcı programını kullanabilirsiniz.
- dxdiag’ı başlatmak için Başlat menüsünü açın ve arama çubuğuna “dxdiag.exe” yazın. Şoför Modeli için üst kısımdaki Ekran sekmesine bakın.
- Eğer eski bir ekran kartı kullanıyorsanız (WDDMv1.x) misyon Yöneticisi GPU datalarını göstermeyecek.
Performans sekmesi altında, WDDMv2 özellikli GPU’larınız için tüm süreçlerde toplanan performans bilgilerini bulacaksınız. Sol panelde sisteminizdeki GPU’ların listesini bakılırsabilirsiniz. Şayet bir dizüstü bilgisayar kullanıyorsanız, entegre ve harici grafikler olmak üzere burada iki farklı ekran kartı yer alabilir. Bunlar GPU0 ve GPU1 üzere numaralara sahip olacak. Birden çok GPU mevcut olduğunda grafik işlemciler fizikî pozisyonlarına nazaran sıralanırlar (PCI bilgi yolu/cihaz/işlev).
Windows ayrıyeten NVIDIA SLI ve AMD CrossFire olarak bilinen oldukcalu GPU kullanması için takviye sunuyor. İrtibatlı kartlar tek bir VidMm ve VidSch meselai paylaşmakta ve sonuç olarak, VRAM ölçüsüyle birlikte okuma ve yazma suratları da dahil olmak üzere biroldukça data için yakın işbirliği yapılmakta.
GPU’lar birbirine bağlandığında, bakılırsav Yöneticisi her temas için bir İlişki # (Link #) etiketi atayacak ve bunun modülü olan ekran kartlarını belirleyecek. Bu bağlamda oyun oynarken her bir GPU’nun ne kadar kullanıldığını gözlemlemenize imkan tanıyan datalar sunuluyor.
GPU kullanması
Bir GPU motoru, programlanabilen ve birbiriyle paralel olarak çalışabilen GPU üstündeki bağımsız bir silikon ünitesini temsil eder. Örneğin, 3B sürece için bir 3B motor kullanılırken, dataları aktarmak için bir kopyalama motoru kullanılabilir. 3B motor beraberinde bilgileri taşımak için kullanılabilirken, sıradan data transfer işleri kopyalama motoruna atanabilir ve 3B motorun daha karmaşık bakılırsavler üzerinde çalışmasına müsaade vererek genel performansı güzelleştirebilir. Bu durumda hem kopyalama motoru birebir vakitte üç boyutlu motoru paralel olarak çalışacaktır.
bahsetmiş olduğumiz üzere VidSch, bu GPU motorlarını kullanmak isteyen çeşitli süreçler için programlamak ve öncelik vermekten sorumludur. GPU motorlarının GPU çekirdeklerinden farklı olduğunu bilhassa belirtmekte yarar var; GPU motorları aslında GPU çekirdeklerinden meydana gelir.
Örneğin 3B motor binlerce çekirdeğe sahip olabilir. Fakat bu çekirdekler, motor ismi verilen bir varlık ortasında gruplandırılmıştır ve bir küme olarak programlanmıştır. Bir süreç bir motora tahsis edildiğinde, o motorun tüm temel çekirdeklerini kullanabilir.
Bazı GPU’lar ise birebir temel çekirdek kümesine eşlenen birden hayli motoru desteklemekte. Motorlar paralel olarak programlanabilse de temeldeki çekirdekleri paylaşıyorlar. Bunu kavramsal olarak CPU’daki hiper iş parçacığına benzetebiliriz. Örnek olarak, bir 3B motor ve bir bilgi süreç motoru aslında tıpkı birleşik çekirdek kümesine dayanıyor olabilir. bu biçimde bir senaryoda, çekirdekler yürütülürken motorlar içinde uzamsal yahut süreksiz olarak bölünmekte. Aşağıdaki şema, var iseyımsal bir GPU’nun motorlarını ve çekirdeklerini gösteriyor.
GPU’nun motorlarını ve çekirdeklerini gösteren temsili bir şema.
gorev Yöneticisi, var iseyılan olarak görüntülenecek dört motor seçmekte. Lakin hangi motoru gözlemlemek istediğinize, motor ismine tıklayarak ve GPU tarafınca gösterilen motorlar listesinden öbür bir motor seçerek karar verebilirsiniz.
bakılırsav Yöneticisi GPU motoru seçme ekranı.
Motor sayısı ve bu motorların kullanması GPU’lar içinde farklılık gösterecektir. Bir ekran kartı şoförü, görüntü kod çözme motorunu kullanarak makul bir medya klibinin kodunu çözmeye karar verebilirken, farklı bir görüntü formatı kullanan öbür bir klip, hesaplama motoruna yahut hatta birden epey motorun bir kombinasyonuna güvenebilir. vazife Yöneticisini kullanarak GPU’da bir iş yükü çalıştırabilir ve akabinde hangi motorların onu işleyebileceğini gözlemleyebilirsiniz.
GPU isminin altındaki sol bölmede ve sağ bölmenin altında GPU için birleştirilmiş kullanım yüzdesi nazaranceksiniz. Microsoft, burada grafik motorları içinde kullanım oranını hesaplamak ve toplamak üzere birkaç farklı seçenek kullanabilirdi. 10 motora sahip bir GPU düşünelim. Örneğin üç boyutlu motoru ağır bir oyunla birlikte tam yükte çalışıyor. Tüm grafik motorlarını hesaba katarsak kullanım oranı sırf %10 görünecektir. Bu aldatıcı bir sonuç olur ve katiyetle oyuncuların görmek istediği şey değil.
Ayrıca GPU’yu bir bütün olarak temsil etmesi için üç boyutlu motoru da seçilebilirdi çünkü bu çoklukla en bariz ve kullanılan motor. Lakin bir daha bu datalar kullanıcıları yanlış yönlendirebilir. Örneğin bir görüntü oynattığınızda üç boyutlu motorunun hiç kıpırdamadığını gorebilirsiniz. Şayet algoritma bu biçimde işleseydi GPU kullanım oranı %0 olarak raporlanacaktı. Yazılım devi, bunun yerine genel GPU kullanmasının bir temsilcisi olarak en ağır motorların kullanım yüzdesini kullanmayı tercih etti.
Video Belleği (VRAM)
gorev Yöneticisi’nde grafiklerin çabucak altında görüntü belleği kullanım grafikleri ve özeti bulunuyor. Görüntü belleği iki büyük kategoriye ayrılıyor: adanmış (ayrılmış) ve paylaşılan.
Ayrılmış bellek, sadece GPU tarafınca kullanılmak üzere ayrılmış ve VidMm tarafınca yönetilen belleği temsil ediyor. Bu harici ekran kartınızda yer alan bellek olan VRAM, entegre grafiklerde ise ayrılmış sistem belleğidir. Biroldukça entegre ekran kartı, özel grafik kullanması için bellek ayırmaktan kaçınır ve bunun yerine daha verimli olan CPU ile paylaşılan belleğe güvenmeyi tercih eder.
Dahili GPU’larda işler epey karmaşık. Kimi entegre grafik ünitelerde özel bellek bulunurken kimilerinde bulunmuyor. Birtakım GPU’lar firmware ile (veya şoför başlatma sırasında) ana DRAM’den bellek tahsis eder. Bu bellek CPU ile paylaşılan DRAM’den ayrılsa da, Windows’tan alınır ve Windows bellek yöneticisinin (Mm) denetimi haricinde tutulur, sırf VidMm tarafınca yönetilir. Bu çeşit bir kapasite tahsis biçimi ekseriyetle daha esnek olan paylaşılan bellekler için önerilmiyor, fakat kimi GPU’ların şu anda buna muhtaçlığı var.
Performans sekmesi altındaki ayrılmış bellek ölçüsü, bir süreç tarafınca talep edilen belleği gösteren birfazlaca mevcut yardımcı programın tersine, tüm süreçlerde tüketilen bayt sayısını gösteriyor. Paylaşılan bellek, GPU yahut CPU tarafınca kullanılabilen olağan sistem belleğini (RAM) temsil ediyor. Bu bellek esnektir, her iki biçimde de kullanılabilir ve hatta kullanıcı iş yükünün gerektirdiği biçimde ileri ve geri geçiş yapabilir. Hem ayrık tıpkı vakitte entegre GPU’lar paylaşılan belleği kullanabilir.
Windows, GPU’nun rastgele bir anda fizikî belleğin sırf yarısını kullanımına müsaade veren bir unsura sahip. Bunun sebebi ise sistemin geri kalanında yaşanacak aksaklıkları engellemek ve öbür meselelerin önüne geçmek. Örneğin 16 GB belleğe sahip bir sistemde GPU’nun azamî 8 GB’a kadar kaynak kullanımına müsaade veriliyor.
İşlemler Sekmesi
İşlemler sekmesi altında süreçlere bakılırsa ayrılmış toplu ekran kartı kullanmasının bir özetini bulacaksınız. Bu sayfanın GPU açısından çalışma mantığı çok farklı. Daha evvel belirttiğimiz üzere, bir PC birden çok GPU’ya sahip olabilir ve bu GPU’ların her biri tipik olarak birden çok grafik motoru barındırıyor.
Eğer her GPU ve motor kombinasyonu için bir sütun eklenseydi bakılırsav Yöneticisi ortasından çıkılmaz bir hal alırdı. Performans sekmesi, bir kullanıcıya çalışan çeşitli süreçlerde sistem kaynaklarının nasıl kullanıldığına süratli ve sıradan bir bakış sunmayı amaçlıyor; bu niçinle, GPU hakkında faydalı bilgiler sağlamak için sıradan bir yol izlendi.
Microsoft mühendisleri, bu süreç için tüm GPU’larda en ağır motorun kullanmasını genel ekran kartı kullanmasını temsil edecek biçimde görüntülemeyi tercih ettiler. Fakat bir uygulama üç boyutlu motorunu %100 kullanırken, öbür bir uygulama da görüntü motorunu tam yük altında kullanabilir. Bu durumda her iki uygulama da %100’lük bir genel kullanım bildirirken baş karıştırıcı sonuçlar ortaya çıkabilir. Yazılım geliştiriciler, bu sorunu çözmek için gösterilen kullanmasın hangi GPU ve motor kombinasyonuna karşılık geldiğini belirten ikinci bir sütun ekledi. Misal biçimde, sütunun üst kısmındaki kullanım özeti, tüm GPU’lardaki kullanım oranını gösteriyor. Buradaki hesaplama performans sekmesi altında görüntülenen genel GPU kullanması ile tıpkı.
Ayrıntılar Sekmesi
Ayrıntılar sekmesi altında var iseyılan olarak GPU hakkında bilgi sunulmuyor. Lakin sütun başlığına sağ tıkladıktan daha sonra “Sütunları seç” ile bir arada GPU kullanım sayaçlarını bu sayfaya ekleyebilirsiniz.
Bu görüntü belleği kullanım sayaçları hakkında dikkat edilmesi gereken birkaç nokta var. Sayaçlar, o süreç tarafınca kullanılmakta olan toplam ayrılmış ve paylaşılan görüntü belleği ölçüsünü temsil ediyor. Yani hem özel belleği (yalnızca o süreç tarafınca kullanılan belleği) birebir vakitte çapraz süreç paylaşılan belleği (CPU ve GPU içinde paylaşılan bellekle karıştırılmaması için öbür süreçlerle paylaşılan belleği) içeriyor.
Bunun bir kararı olarak, süreçler içinde paylaşılan bellek daha kapsayıcı olduğundan dolayı bellek kullanması daha yüksek görünebilir. Nitekim bir GPU tarafınca toplam ne kadar bellek kullanıldığını anlamak için paylaşılan belleği gerçek biçimde hesaplayan performans sekmesine bakmakta yarar var.
Başka bir noktaya değinecek olursak, bilhassa dwm.exe ve csrss.exe üzere süreçlerin kaynak kullanım oranı gerçekte olduğundan epeyce daha büyük görünebilir. Örneğin, bir uygulama üst seviye pencere oluşturduğunda, o pencerenin içeriğini tutmak için görüntü belleği tahsis edilecektir. Bu görüntü bellek seviyesi uygulama ismine csrss.exe tarafınca oluşturulurken uygulama sürecinin kendisiyle eşleniyor ve pencerenin masaüstünde oluşturulabilmesi için masaüstü pencere yöneticisi (dwm.exe) ile paylaşılıyor. Sonuç olarak, masaüstünüz meşgul pek ölçülerin büyüdüğünü bakılırsabilirsiniz lakin bunların gerçekte tüm kaynakları tüketmediğini unutmayın.
Windows 11
bakılırsav Yöneticisi Windows 10’da bilhassa GPU açısından değerli özellikler almıştı. Windows 11 ile bir arada bakılırsav Yöneticisi’nde hem görsel hem fonksiyonel olarak kimi yenilikler yapılıyor.
Microsoft’un yeni misyon Yöneticisi artık Windows 11’e aitmiş üzere hissettiriyor. Yazılım devi, Süreçler, Performans ve başka kısımlar içinde geçiş yapmak için kullanılan sekmeleri sol tarafta yer alan bir menüye ekledi. Soldaki kaydırma menüsüyle birlikte vazife Yöneticisi artık birçok çağdaş Windows 11 uygulamasına epeyce daha fazla benziyor.
Verimlilik Modu
Microsoft ayrıyeten bakılırsav Yöneticisi için yeni bir “Verimlilik modu” test ediyor. Evvelce “Eko modu” olarak bilinen nazaranv Yöneticisi’nin en son özelliği, kullanıcıların çalışan her sürecin güç tüketimini denetim etmesine imkan tanıyacak.
Verimlilik modunu Süreçler sayfasındaki yeni komut çubuğundan başlatabilir yahut sürece sağ tıklayabilirsiniz. Yeni özellik süreç bazında çalışıyor, bu niçinle tüm küme süreci için geçerli değil.
Adından da anlaşılacağı üzere, Verimlilik Modu bir bütün olarak işletim sisteminin performansını etkilemeden makul bir sürecin kaynak kullanmasını en aza indirmek için nazaranv yapacak. Fakat irtibatlı süreçler için kararlılık meselelerine niye olabilir, bu niçinle şirket tüm lokal uygulamalar ve dahili süreçler için seçeneği devre dışı bıraktı.