Parallel
Processing
Assalamu'alaikum.wr.wb...:)
Alhamdulillah kita masuk pada materi tugas ketiga yaitu Paralel Processing,
sedikit banyaknya akan coba kita ungkap di penulisan ini. Semoga selalu dalam
lindungan Allah dan selalu dalam kondisi yang terbaik. Amin,. Langsung masuk ke
materi ya teman-teman, apa yang kalian ketahui tentang Komputasi dan Paralel
Processing?
A. Komputasi
Komputasi
diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan
menggunakan suatu algoritma. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi
umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu
tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel.
Pada zaman sekarang ini, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan
menggunakan komputer. Secara umum ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang
mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian
numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan
masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa
penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk
menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam
perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang
mendasar dalam ilmu.
Bidang
ini berbeda dengan ilmu komputer, yang mengkaji komputasi, komputer dan
pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan
sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam,
pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru, melalui
penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan
teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam
ilmu tersebut.
B. Parallel Processing
Parallel
processing atau pemrosesan paralel memiliki pengertian yaitu penggunaan pada
lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan, atau
penggunaan dua atau lebih tugas pada waktu yang sama dengan tujuan
mempersingkat waktu penyelesaian tugas-tugas tersebut dengan cara mengoptimalkan
resource pada sistem komputer yang ada pada tujuan yang sama. Maksudnya program
dijalankan dengan banyak CPU secara bersamaan dengan tujuan untuk membuat
program yang lebih baik dan dapat diproses dengan cepat. Dapat diambil
kesimpulan bahwa pada parallel processing berbeda dengan istilah multitasking,
yaitu satu CPU mengangani atau mengeksekusi beberapa program sekaligus,
parallel processing dapat disebut juga dengan istilah parallel computing.
Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU
untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing
membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan.
Tetapi dalam praktek, seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi
oleh CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.
Paralel
Processing merupakan kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu
aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer.
Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam
beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah. Terdapat
dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing. yaitu:
•
Hukum Amdahl
Amdahl berpendapat,
“Peningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear, melipatgandakan
kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari waktu proses yang
diperlukan untuk menyelesaikan sebuah masalah.”
•
Hukum Gustafson
Pendapat yang dikemukakan
Gustafson hampir sama dengan Amdahl, tetapi dalam pemikiran Gustafson, sebuah
komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk
mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti
kemampuan mesin dan kecepatan proses tiap-tiap mesin yang digunakan.
Pemrograman paralel
adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi
secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun
banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Tujuan utama dari pemrograman
paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang
bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan
yang bisa diselesaikan.
Komputasi paralel
membutuhkan:
·
Algoritma
·
bahasa
pemrograman
·
compiler
Paralel prosessing
komputasi adalah proses atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai
suatu bahasa pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan.
Secara umum komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi
bila dibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal.
Berikut ini adalah gambar
perbedaan antara komputasi tunggal dengan parallel komputasi :
·
Komputasi Tunggal / serial
·
Komputasi Paralel
·
Message Passing Interface (MPI).
Secara umum, langkah
implementasi komputasi parallel sebagai berikut :
1. Jalankan PVM daemon
pada setiap mesin dalam cluster
2. Jalankan program
master pada master daemon
3. Master daemon akan
menjalankan proses slave.
C. Hubungan Antara Komputasi Modern
Dengan Paralel Processing
Komputasi
Paralel merupakan teknik untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan
memanfaatkan beberapa komputer yang independen secara bersamaan. Biasanya
digunakan untuk kapasitas yang pengolahan data yang sangat besar (lingkungan
industri, bioinformatika dll) atau karena tuntutan komputasi yang banyak. Pada
kasus yang kedua biasanya ditemukannya kalkulasi numerik untuk menyelesaikan
persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimai
komputasi) dll. Untuk melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan
infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang nantinya
dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk
menyelesaikan suatu masalah. Untuk itu maka digunakannya perangkat lunak
pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan untuk mengatur distribusi
antar titik dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat
pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Salah satu middleware yang
asli dikembangkan di Indonesia adalah OpenPC yang dipelopori oleh GFTK LIPI dan
diimplementasikan di LIPI Public Center.
Komputasi
paralel berbeda dengan multitasking. Multitasking itu sendiri adalah komputer
dengan processor tunggal yang dapat mengeksekusi beberapa tugas secara
bersamaan. Sedangkan komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau
komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von
Neumann. Untuk lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi
tunggal (menggunakan 1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan
beberapa processor), maka kita harus mengetahui 4 model komputasi yang
digunakan, yaitu:
SISD
Merupakan singkatan dari
Single Instruction, Single Data yaitu satu-satunya yang menggunakan arsitektur
Von Neumann, karena pada model ini hanya menggunakan 1 processor saja. Oleh
karena itu model ini dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan
ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa
processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1,
IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.
SIMD
Merupakan singkatan dari
Single Instruction, Multiple Data. Model ini menggunakan banyak processor
dengan instruksi yang sama, namun dengan data yang berbeda. Sebagai contoh kita
ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita
menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau
perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1
mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2
mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor
yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC
IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor
(GPU).
MISD
Merupakan singkatan dari
Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan
instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan
kebalikan dari model SIMD. Sebagai contoh, dengan menggunakan kasus yang sama
pada contoh model SIMD namun cara untuk menyelesaikannya yang berbeda. Pada
MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama
mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik
pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer
yang menggunakan model MISD.
MIMD
Pada Multiple
Instruction, Multiple Data biasanya menggunakan banyak processor dengan setiap
processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun
banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk
model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5,
HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.
Alhamdulillah, sekian untuk materi diatas. Mungkin
kesimpulan dari penggunaan komputasi tunggal dengan komputasi paralel sedikit
banyaknya dapat dibaca dipenulisan diatas, dapat disimpulkan penggunaan
komputasi paralel lebih baik dan efisien dibanding penggunaan komputasi
tunggal. Karena dalam penggunaan komputasi dapat dijalankan secara bersamaan
dan dapat menghasilkan kinerja yang lebih efektif dibanding komputasi tunggal.
Mungkin hanya itu saja untuk materi yang dapat saya share
disini, terima kasih bagi yang sudah membaca. Kurang lebihnya saya mohon maaf
apabila ada tulisan dan kata-kata yang kurang berkenan dihati para pembaca,
tetapi tidak lain tulisan ini ditulis hanya untuk sekedar share dan berbagi
ilmu. Sampai jumpa lagi dalam tugas dan tulisan saya yang selanjutnya, semoga
sehat selalu dan selalu mendapat berkah dari Allah. Amin...
Wassalamualaikum, wr,wb J
Sumber :
https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi
https://aswendy.wordpress.com/2016/05/16/artikel-komputasi-dan-paralel-processing/
https://mynameisedho.blogspot.co.id/2016/06/artikel-tentang-komputasi-dan-paralel.html
http://andishahreza.blogspot.co.id/2014/05/artikel-komputasi-dan-paralel-processing.html
http://pisangrebusenak.blogspot.co.id/2013/06/pengertian-parallel-processing.html
