Rabu, 30 April 2014

Paralel Processing dan Komputasi Paralel

KOMPUTASI PARALEL

A.        PENGERTIAN

Salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Dimana suatu bentuk komputasi melakukan  instruksi-instruksi yang dijalankan secara berkesinambungan.
Masalah yang besar dapat dibagi menjadi beberapa masalah yang lebih kecil(submasalah), untuk kemudian diselesaikan secara serempak. Komputasi paralel telah digunakan untuk melakukan komputasi yang mensyaratkan unjuk kerja yang tinggi(high-performance computing).
Di dalam komputasi parallel ada yang dinamakan dengan pemrograman parallel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi (distributed computing).

B.        SEJARAH

Di Indonesia, usaha untuk membangun infrastruktur mesin paralel sudah dimulai sejak era 90-an, meski belum pada tahap serius dan permanen. Namun untuk pemrograman paralel sudah sejak awal menjadi satu mata-kuliah wajib di banyak perguruan tinggi terkait. Baru pada tahun 2005 dimulai pembuatan infrastruktur mesin paralel permanen, misalnya yang dikembangkan oleh Grup Fisika Teoritik dan Komputasi di P2 Fisika LIPI. Didorong oleh perkembangan pemrograman paralel yang lambat, terutama terkait dengansumber daya manusia (SDM) yang menguasainya, mesin paralel LIPI ini kemudian dibuka untuk publik secara cuma-cuma dalam bentuk LIPI Public Cluster (LPC)[3]. Saat ini LPC telah dikembangkan lebih jauh menjadi gerbang komputasi GRID di Indonesia dengan kerjasama global menjadi IndoGRID.
Pada tahun berikutnya, dengan dukungan dana dari proyek Inherent DiktiFasilkom UI juga membangun mesin paralel[4]. Sementara itu pada tahun 2009, ITB membuat kluster hibrid CPU dan GPU yang pertama di Indonesia dengan kemampuan hingga 60 inti CPU dan 1920 inti GPU.

# SEJARAH SINGKAT

Pada tahun 1958, Peneliti IBM, John Cocke dan Daniel Slotnick membahas tentang pemanfaatan paralelisme di dalam komputasi numerik untuk pertama kalinya. Burroughs Corporation memperkenalkan D825 pada tahun 1962, sebuah komputer dengan empat buah prosesor yang mengakses 16 modul memori dengan bantuan saklar bar-silang(crossbar switch).

C.        TUJUAN UTAMA

Pemrograman paralel 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

D.        CONTOH KASUS

Analogi yang paling gampang adalah, bila kita dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat  akan memasak, waktu yang kita butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila kita mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial)  atau waktu yang kita butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika kita 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.
Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:

1.     SISD (prosesor tunggal, yang bukan paralel)

Yang merupakan singkatan dari 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. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

2.    SIMD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD 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).

3.    MISD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD 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.

4.    MIMD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD 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.
Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:





Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal




Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel


KESIMPULAN

Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.
Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

PARALEL PROCESSING

A.        PENGERTIAN
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.

B. TUJUAN
Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. 



SUMBER :


Kelompok:
- Nuroniyah Matsani
- Frizki Sofyanti Putri

Tidak ada komentar:

Posting Komentar