Die rasante Entwicklung moderner Computerprozessoren hat mit der Einführung hybrider Architekturen wie Intels Alder Lake und Raptor Lake in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Fortschritt erlebt. Diese sogenannten „Cutting Edge Chipsets“ kombinieren unterschiedliche Kernarten – leistungsstarke Performance-Kerne (P-Kerne) und effizienzorientierte Effizienz-Kerne (E-Kerne) – in einem einzigen Chip. Diese heterogene Struktur bringt neue Herausforderungen und Chancen im Bereich des Prozessorschedulings mit sich, vor allem im Hinblick auf die Software- und Betriebssystemkompatibilität. Angesichts der steigenden Anforderungen moderner Spiele und Anwendungen gewinnt die optimale Nutzung dieser hybriden Kernarchitektur immer mehr Bedeutung. Ein aktuelles Beispiel ist das kürzlich erschienene Spiel Jedi Survivor, das mit Performanceproblemen auf traditionellen Betriebssystemen wie Windows 10 zu kämpfen hatte.
Hersteller wie EA haben diese Schwierigkeiten teilweise auf Nutzer zurückgeführt, die „cutting-edge, multi-threaded chipsets“ unter einem nicht optimalen Betriebssystem einsetzen. Doch ist es wirklich akzeptabel, die Verantwortung ausschließlich auf die Anwender abzuwälzen, oder können Entwickler proaktiv durch gezielte Scheduling-Lösungen Abhilfe schaffen? Moderne hybride Prozessorarchitekturen zeichnen sich dadurch aus, dass sie unterschiedliche Prozessorkerne in einem Paket vereinen, die jeweils für bestimmte Aufgaben optimiert sind. Die P-Kerne bieten hohe Rechenleistung, während die E-Kerne eine bessere Energieeffizienz gewährleisten und Hintergrundaufgaben bedienen. Windows 11 ist speziell auf diese Architektur ausgelegt und bietet einen verbesserten Scheduler, der Threads gezielt auf die passenden Kerne verteilt und so die Leistung effizient steigert. Hingegen nutzen viele Nutzer, laut Steam Hardware Survey sogar etwa 74 Prozent, weiterhin Windows 10, dessen Scheduler diese Unterscheidung nicht optimiert unterstützt.
Das führt zu suboptimaler Performance, insbesondere bei anspruchsvollen Anwendungen, die viele Threads erzeugen, wie moderne Spiele oder Multimedia-Anwendungen. Der Kern des Problems liegt darin, dass der Scheduler unter Windows 10 die hybride Struktur nicht angemessen berücksichtigt, weshalb Tasks oft ineffizient verteilt werden. Das Resultat sind nicht nur spürbare Performanceeinbußen, sondern auch unnötige Belastungen für den Anwender, der oftmals unbewusst mit inkorrekter OS-Wahl bestraft wird. Doch Entwickler können durch gezielte Eingriffe das Problem entschärfen. Ein praktikabler Ansatz besteht darin, die Systemhardware eigenständig zu erkennen und auf Basis dieser Informationen das Thread-Affinitäts-Management selbst in die Hand zu nehmen.
Intel stellt hierfür eine sogenannte Hybrid Detect API zur Verfügung, mit deren Hilfe die unterschiedlichen Kerne identifiziert werden können. Die CPU-Kerne lassen sich anschließend in zwei Gruppen einteilen: Performance-P-Kerne und Effizienz-E-Kerne. Entwickler können dann Threads gezielt diesen Kern-Gruppen zuordnen und so das Scheduling verbessern. Die Implementierung beginnt mit der Abfrage der Prozessorinformationen mittels GetLogicalProcessors(), die eine Liste aller Kerne samt ihrer Eigenschaften liefert. Anhand der Effizienzklasse lässt sich unterscheiden, ob ein Kern als P- oder E-Kern kategorisiert wird.
In der Praxis bedeutet das, dass ab einer bestimmten Effizienzklasse ein Kern entweder zur leistungsstarken oder zur sparsamen Kategorie gehört – eine essenzielle Unterscheidung für das Scheduling. Anschließend können Entwickler Hilfsfunktionen schreiben, die gezielt Threads auf entweder P- oder E-Kerne binden. Diese Zuordnung erfolgt über die Windows-API-Funktion SetThreadSelectedCpuSets(), welche CPUsets nutzt, um Threads an die ausgewählten Kerne zu binden. So lassen sich auf einfache Weise Threads delegieren, die hohe Leistung benötigen, zu den P-Kernen, während Hintergrund- oder weniger zeitkritische Threads effizient auf den E-Kernen laufen. Ein besonders spannender Anwendungsfall ist die Optimierung von Spielen, bei denen zahlreiche Hintergrundthreads parallel zum Gameplay laufen.
Im Falle von Jedi Survivor zeigte sich, dass Threads mit bestimmten Beschreibungen – wie etwa ‚TaskGraphThreadHP‘ für High Priority und ‚TaskGraphThreadBP‘ für Background Priority – sich besonders gut zur Differenzierung eigneten. Durch das Auslesen der Threadbeschreibungen können Entwickler alle laufenden Threads eines Prozesses durchlaufen, ihre jeweilige Priorität oder Funktion erkennen und diese direkt an den passenden Kern binden. Hierbei ist es wichtig, präzise und sicher mit Windows-APIs wie CreateToolhelp32Snapshot(), Thread32First(), OpenThread() und GetThreadDescription() zu arbeiten, um alle relevanten Threads systematisch abzufragen und zu steuern. Diese gezielte Kernzuweisung erfolgt innerhalb weniger Codezeilen und kann in etwa binnen einer Stunde implementiert werden. Der Zugewinn an Leistung ist häufig spürbar, da die vorhandenen Kernreserven endlich besser genutzt werden und ineffiziente Thread-Verteilungen vermieden werden.
Dieses pragmatische Vorgehen unterstreicht zugleich ein höheres technisches Verständnis im Bereich Systems Engineering, das in vielen großen Unternehmen häufig unterschätzt wird. Entwicklerteams, insbesondere von großen Spielen, sollten ihre Systeme nicht allein auf OS-Features verlassen, sondern proaktiv eigene Scheduling-Strategien verfolgen, um Performance-Einbußen zu umgehen. Die moderne Softwarelandschaft verlangt zunehmend Komplettansätze, bei denen Hardware, Betriebssystem und Software nahtlos zusammenspielen, um das Maximum aus der Plattform herauszuholen. Intels hybride Prozessormodelle sind ein paradigmatisches Beispiel dafür, wie Hardware-Revolutionen neue Anforderungen an Software stellen. Betriebssysteme wie Windows 11 sind Vorboten des kommenden Zeitalters, in dem hybrides Scheduling zum Standard wird, doch noch dominierende OS-Versionen wie Windows 10 benötigen dringend Software-seitige Optimierungen.
Die Weiterentwicklung von Middleware und Engines – etwa von Unreal Engine, auf der Jedi Survivor basiert – sollte deshalb ebenfalls hybrides Scheduling aktiv unterstützen. Die Zukunft zeigt, dass heterogene Prozessoren mit ihren unterschiedlichen Kernklassen zum Mainstream werden. Websites, Communities und Entwicklerressourcen wie die Intel Hybrid Detect Code Beispiele liefern zunehmend fundierte Tools, um diese neue Architektur optimal zu nutzen. Für Softwarehersteller gilt es, keine Ausreden mehr zuzulassen, die nur auf Betriebssystem-Limitationen und Nutzerentscheidungen verweisen. Stattdessen steht ein aktivierender Ansatz im Vordergrund: Software so designen, dass sie selbstständig erkennt, wie moderne Hardware funktioniert und ihr Multiprocessing selbst steuert.
