KOMPUTASI dan PARALEL PROCESSING
Komputasi
Sebagian besar
manusia di dunia mengetahui apa itu komputer, komputer berbeda dengan
komputasi. Jadi, komputasi merupakan suatu cara untuk menemukan pemecahan
permasalahan dari data input dengan suatu algoritma. Pengertian
Komputasi adalah proses menghitung, membandingkan dan berbagai operasi
perhitungan matematika dan logika yang bertujuan untuk menyelesaikan suatu
masalah yang dikerjakan dengan program komputer yang sudah disusun sesuai
dengan Algoritma yang benar.
Kelebihan dari
proses perhitungan komputasi yaitu bisa mendapatkan suatu hasil laporan dengan
cepat dan akurat. Karena kita tinggal menginput data ke komputer, maka sistem
yang telah dibuat tadi akan bekerja dan mengolah data kita menjadi informasi
yang lebih berguna.
Parallel Processing
Pemrosesan paralel (parallel processing) Yaitu menggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat programberjalan 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 di antaranya.
Pemrosesan paralel (parallel processing) Yaitu menggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat programberjalan 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 di antaranya.
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. Kasus kedua umum ditemui
di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan
matematis di bidang fisika (fisika
komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.
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 sendiri 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).
Yang
perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian
multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa
tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem
operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa
pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem
operasi membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan
komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa 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 terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi.
Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
- SIMD
- SIMD
- MISD
- MIMD
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).
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.
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
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.
Hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel
Processing
Hubungan
antara komputasi modern dan parallel processing sangat berkaitan, karena
penggunaan komputer saat ini atau komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan
dengan penyelesaian masalah secara manual. Dengan begitu peningkatan kinerja
atau proses komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan
meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat
keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah
penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan
banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.
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.
Sumber:
http://blog.rian.web.id/komputasi_dengan_parallel_processing.html
http://spancills.wordpress.com/2011/05/21/kuis-softskills/
http://thaajah.blogspot.com/2013/06/artikel-tentang-komputasi-dan-paralel.html
1 komentar:
mb bisa minta jurnal tentang class diagram
yang sampean kasih link nya di blok sebelah
http://repository.gunadarma.ac.id/123456789/3305/1/Kommit2004_Komputer_009.pdf
kalau bisa kirim k alamt ini mb : chapitan1@gmail.com.
makasi sebelumnya
Posting Komentar