Komputasi Paralel
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.
Komputasi Modern
Komputasi modern mungkin merupakan hal yang mungkin jarang terdengar istilah di telinga masyrakat indonesia umumnya. Komputasi modern pengertian nya adalah cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Komputasi merupakan suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika.
Macam-macam Komputasi Modern
1. Mobile computing
Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.
Dan berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari sisi manusia maupun alat. Dan dapat dilihat contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.
2. Grid computing
Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar.
Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :
Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.
3. Cloud computing
Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.
Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.
Parallel Processing
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.
Pemrosesan paralel juga disebut komputasi paralel. Dalam upaya lebih murah pengolahan komputasi paralel menyediakan alternatif pilihan yang layak. Waktu idle siklus prosesor di seluruh jaringan dapat digunakan secara efektif oleh perangkat lunak komputasi terdistribusi yang canggih. Pengolahan paralel istilah digunakan untuk mewakili kelas besar teknik yang digunakan untuk memberikan tugas pengolahan simultan data untuk tujuan meningkatkan kecepatan komputasi dari sistem komputer.
Kelebihan:
- Waktu eksekusi lebih cepat.
- Throughput jadi lebih tinggi.
Kerugian:
- Perangkat keras lainnya yang dibutuhkan.
- Kebutuhan daya juga lebih.
- Tidak baik untuk daya rendah dan perangkat mobile. (parallel processing adalah salah satu teknik komputasi modern).
Hubungan Parallel Processing dengan Komputasi Modern
Penggunaan Komputer untuk menyelesaikan suatu permasalahan dalam berbagai bidang sekarang ini banyak dilakukan karena lebih cepat dibandingkan penyelesaian secara manual. Oleh karena hal tersebut, perlu adanya peningkatan proses komputasi yang dapat ditempuh dengan 2 cara, yaitu:
- Peningkatan Kecepatan Hardware : peningkatan kecepatan prosesor komputer dengan menggunakan multiprosesor. Perubahan arsitektur komputer menjadi multiprosesor memang dapat mengerjakan banyak proses dalam 1 waktu, namun tidak dapat mempercapat kinerja proses. Hal ini dapat diatasi dengan peningkatan kecepatan software.
- Peningkatan Kecepatan Software : mencari suatu algoritma untuk mempercepat kinerja proses. Algoritma tersebut tidaklah mudah tuk ditemukan, namun berkat adanya komputer multiprosesor, hal tersebut dapat dirancang dengan memparalelkan proses komputasinya.
Komputer multiprosesor masihlah memerlukan biaya yang cukup besar sehingga menyebabkan beberapa algoritma paralel sulit diimplementasikan. Untuk mengatasinya dirancanglah mesin paralel semu. Mesin paralel semu ini sebenarnya adalah jaringan komputer yang dikendalikan oleh sebuah perangkat lunak yang mampu mengatur pengalokasian proses-proses komputasi kepada processor-processor yang tersebar dalam jaringan tersebut.
Dari Artikel diatas maka dapat kita simpulkan bahwa dengan adanya komputasi paralel dan parallel processing dapat memudahkan kinerja manusia karena dengan adanya komputasi paralel dan parallel processing dapat meningkatkan kecepatan hardware, kecepatan software, sehingga waktu eksekusi jadi lebih cepat dan throughput jadi lebih tinggi, sedangkan kekurangannya biaya yang dibutuhkan lebih mahal karena menggunakan banyak processor dan daya yang dibutuhkan juga lebih tinggi.
Sumber :
http://cluster.teori.fisika.lipi.go.id/utama.cgi?menu=hinfo
No comments:
Post a Comment