Parallel Computing

 

Apa itu Parallel Computing ?

Parallel computing 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 berbeda-beda tanpa berkaitan. 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.

Mengapa Menggunakan Parallel Computing?

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. Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.

Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan (speed up) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

Bagaimana Sejarahnya Terbentuknya?


Komputasi Paralel merupakan salah satu teknologi paling menarik sejak ditemukannya komputer pada tahun 1940-an. Terobosan dalam pemorosesan parallel selalu berkembang dan mendapatkan tempat disamping teknologi-teknologi lainnya sejak Era Kebangkitan (1950-an), Era Mainframe (1960-an), Era Minis (1970-an), Era PC (1980-an), dan Era Komputer Paralel (1990-an). Dengan berbagai pengaruh atas perkembangan teknologi lainnya, dan bagaimana teknologi ini mengubah persepsi terhadap komputer, dapat dimengerti betapa pentingnya komputasi parallel itu.


Inti dari komputasi parallel yaitu hardware, software, dan aplikasinya. Paralel prosesing merupakan suatu pemrosesan informasi yang lebih mendekatkan pada manipulasi rata-rata dari elemen data terhadap satu atau lebih penyelesaian proses dari sebuah masalah. Untuk melakukan perhitungan komputasi dengan menggunakan 2 atau lebih CPU/Processor dalam suatu komputer yang sama atau komputer yang berbeda dimana dalam hal ini setiap instruksi dibagi kedalam beberapa instruksi kemudian dikirim ke processor yang terlibat komputasi dan dilakukan secara bersamaan disebut dengan Parallel komputasi. Software yang betugas untuk pembagian proses komputasi digunakan Message Parsing Interface (MPI).


Pengertian Archtectural Parallel Computing

Menurut seorang Designer Processor, taksonomi Flynn, Arsitektur Komputer dibagi menjadi 4 baguan, yaitu :

  • SISD  (Single Instruction, Single Data) adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor.
  • SIMD (Single Instruction, Multiple Data) menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah 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 (Multiple Instruction, Single Data) menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian 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 (Multiple Instruction, Multiple Data) 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.

Hukum yang Berlaku dalam Parallel Processing

  1. Hukum Amdahl (Inggris: Amdahl’s law) adalah prinsip dasar dalam peningkatan kecepatan proses suatu komputer jika hanya sebagian dari peralatan perangkat keras ataupun perangkat lunak-nya yang diperbaharui/ditingkatkan kinerjanya. Nama Amdahl diambil dari nama seorang arsitektur komputer terkenal di perusahaan IBM, Gene Amdahl yang pertama kali mencetuskan bentuk formulasi ini.

Formulasi atau hukum ini banyak dipakai dalam bidang komputasi paralel untuk meramalkan peningkatan kecepatan maksimum pemrosesan data (secara teoretis) jika jumlah prosesor di dalam komputer paralel tersebut ditambah.

Hukum Amdahl ini dinyatakan dalam bentuk:

amdahl

dengan:

  • {\displaystyle P_{k}\ } adalah prosentase jumlah instruksi yang
  • {\displaystyle S_{k}\ } adalah faktor percepatannya (1 menyatakan tanpa percepatan),
  • {\displaystyle k\ } menyatakan tiap bagian yang dipercepat/diperlambat, dan
  • {\displaystyle n\ } adalah jumlah bagian atau prosesor keseluruhan dalam proses percepatan ini.

2. 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.

 

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perkembangan Nvidia Graphics Card Dari masa ke masa

Gambar
Nvidia RTX Rilis                Tanggal 20 Agustus 2018 lalu, ratusan media dan PC enthusiast dari berbagai penjuru dunia menjadi saksi peluncuran kartu grafis terbaru dari NVIDIA : GeForce RTX Series . Setelah kurang lebih 2 tahun solusi GPU NVIDIA kelas consumer/gamer dimotori arsitektur ‘Pascal’, kini NVIDIA mengusung arsitektur ‘ Turing ‘ yang baru. Begitu banyak perubahan yang terjadi pada Turing ini sendiri Turing: Loncatan Terbesar NVIDIA sejak 2006 NVIDIA mengatakan bahwa Turing adalah loncatan inovasi terbesar mereka sejak tahun 2006, dan dikembangkan selama 10 Tahun. Salah satu yang unik dari GPU ini dibandingkan seri ‘Pascal’ sebelumnya adalah  tambahan beberapa dedicated processing unit yang mereka sebut sebagai ‘RT Core‘ dan ‘Tensor Core‘, untuk membantu Streaming Multiprocessor(SM) yang lama. Singkatnya, Turing GPU akan terdiri dari: ...
Baca selengkapnya

Vclass 7 Sistem Basis Data 2 - Pretest Pengontrolan Konkurensi (Lanjutan)

Terdapat beberapa masalah umum yang muncul pada konkurensi yaitu: Lost update problem (Masalah hilangnya data yang diupdate). Masalah operasi update yg sukses dari seorang pengguna kemudian ditimpali oleh operasi update dari pengguna lain Uncommited dependency problem / dirty real (Masalah kebergantungan terhadap transaksi yang belum commit ). Masalah terjadi saat suatu transaksi membaca data dari transaksi lain yg belum dicommit   Inconsistent anaisys problem (masalah analisa yang tidak konsisten). Masalah terjadi saat satu transaksi membaca beberapa nilai tetapi transaksi kedua pd waktu sama memodifikasi nilai tersebut.
Baca selengkapnya

Makalah Manusia dan Keindahan

Gambar
Makalah Manusia dan Keindahan Disusun oleh : Yudhistira Ilham Permana 56417329         KATA PENGANTAR         Segala puji dan syukur saya panjatkan kepada Allah SWT yang selalu memberikan taufik dan hidayah-Nya sehingga saya sebagai penulis dapat menyelesaikan tugas makalah yang berjudul “ Manusia dan Keindahan : Keindahan, Renungan dan Keserasian “ ini dengan sebaik-baiknya. Makalah ini disusun untuk memenuhi penilaian tugas dalam mata kuliah Ilmu Sosial Budaya di bidang Softskill dengan judul “Manusia dan Keindahan : Keindahan, Renungan dan Keserasian “ . Makalah ini ditunjang dengan adanya pembahasan dan studi kasus, yang bertujuan untuk memperlengkap pemahaman makalah sesuai dengan tema. Semua terjabarkan secara lengkap dan tidak meniggalkan aspek lingkungan sekitar yang berhubungan dengan makalah yang telah disusun. Akhirnya kami berharap makalah ini dapat memberikan kontribusi yang berma...
Baca selengkapnya