PARALEL PROCESSING
Komputasi
paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan
memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya
diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus
mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll)
ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak.
Untuk
melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan infrastruktur mesin
paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan
mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk digunakan
perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan 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.
Pemrograman
Paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi
perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara
bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung
dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa
pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI
(Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).
Untuk lebih
memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan 1
processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita
harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi. Ada
4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
· SISD
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.
· 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).
Hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing
Terlihat dari tujuan utama parallel processing itu sendiri
dapat disingkronisasikan dengan komputasi modern, dengan adanya parallel processing
pengolahan data yang sangat besar dapat dipersingkat prosesnya sehingga lebih
efisien dari berbagai bidang. Contohnya dalam website lazada.com, dalam sehari
web tersebut dapat menerima ribuan request pembelian bahkan mungkin puluhan
ribu dengan proses proses lainnya yang tidak hanya pembelian. Bayangkan jika
website tersebut masih menggunakan single processor, tentu akan memakan waktu
yang lama atau bahkan terjadi kerusakan atau hang ketika melakukan pengolahan
data yang besar. Dengan adaja parallel processing semua itu dapat dipersingkat
dengan kecepatan yang luar biasa karena menggunakan beberapa processor secara
bersamaan dalam pengolahan data tersebut.
Kinerja
komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan
memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah
dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada
menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan
menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU
tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk
masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan
satu CPU saja.
Kelebihan:
· Waktu
eksekusi lebih cepat.
· Throughput
jadi lebih tinggi.
Kekurangan:
· 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.
· Karena
membutuhkan banyak prosesor maka biaya mahal.
0 comments:
Post a Comment