Apa Itu Parallel Computation dan Bagaimana
Konsepnya ?
Parallel
computation adalah salah satu pemrograman komputer yang memungkinkan untuk
melakukan eksekusi perintah secara bersamaan dan berbarengan dalam satu ataupun
banyak prosesor di dalam sebuah CPU. Parallel computation sendiri berguna untuk
meningkatkan performa komputer karena semakin banyak proses yang bisa
dikerjakan secara bersamaan maka akan makin cepat.
Komputasi
paralel biasanya diperlukan pada saat terjadinya pengolahan data dalam jumlah
besar ( di industri keuangan, bioinformatika, dll ) atau dalam memenuhi proses
komputasi yang sangat banyak. Selanjutnya, komputasi paralel ini juga dapat
ditemui dalam kasus kalkulasi numerik dalam penyelesaian persamaan matematis di
bidang fisika ( fisika komputasi ), kimia ( kimia komputasi ), dll. Dalam
menyelesaikan suatu masalah, komputasi paralel memerlukan infrastruktur mesin
paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan
mampu bekerja secara paralel.
Konsep
paralel adalah sebuah kemampuan prosesor untuk melakukan sebuah tugas ataupun
banyak tugas secara simultan ataupun bersamaan, dengan kata lain prosesor mampu
melakukan satu ataupun banyak tugas dalam satu waktu.
Apa Itu Distributed Processing ?
Pemrosesan
terdistribusi merupakan proses pendistribusian pengolahan paralel dalam
pemrosesan paralel menggunakan beberapa mesin. Jadi, bisa di bilang kemampuan
dari suatu komputer-komputer yang dijalankan secara bersamaan untuk memecahkan
suatu masalah dengan proses yang cepat.
Menurut
Gustafson proses terdistribusi adalah 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.
Didistribusikan
pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah
satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan
pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk
memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika
ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah
yang sangat singkat.
Contoh
dari proses terdistribusi adalah ketika terdapat macam masalah diberikan pada
satu master, maka dengan menggunakan komputer paralel masalah terseut akan
terpecah menjadi beberapa bagian secara terdistribusi.
Architectural Parallel Computer
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.
Pengantar Thread Programming
Sebuah
thread di dalam pemrograman komputer adalah sebuah informasi terkait tentang
penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara
bersamaan.Thread ini memungkinkan program untuk mengetahui bagaimana user masuk
ke dalam program secara bergantian dan user akan masuk kembali menggunakan user
yang berbeda. Multiple thread dapat berjalan bersamaan dengan proses lainnya
membagi sumberdaya menjadi memori, disaat proses lain tidak membaginya.
Pengantar Massage Passing, Open MP
Message
Passing merupakan sebuah bentuk dari komunikasi yang digunakan di komputasi
paralel, OOT (Object Oriented Programming) atau Pemrograman Berbasis Objek dan
komunikasi interproses.
MPI
adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram untuk
membuatsebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. Proses yang
dijalankan oleh sebuah aplikasi dapat dibagi untuk dikirimkan ke masing –
masing compute node yang kemudian masing – masing compute node tersebut
mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head node.Untuk merancang
aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan -
pertimbangandiantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas
dieksekusi oleh prosesor
OpenMP
(Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang
mendukung multi processing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada
berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP
Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel
lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model
hibrida pemrograman paralel dapat
dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing
Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP
non-shared memory systems.
Pengantar Pemograman CUDA GPU
Sebelum
kita membahas tentang CUDA, kita akan membahas GPU terlebih dahulu. GPU dalah
sebuah processor khusus untuk memepercepat dan mengubah memori untuk
mempercepat pemrosesan gambar. GPU ini sendiri biasanya berada di dalam graphic
card komputer ataupun laptop
CUDA(Compute
Unified Device Architecture) adalah suatu skema yang dibuat oleh NVIDIA agar
NVIDIA selaku GPU (Graphic Processing Unit) mampu melakukan komputasi tidak
hanya untuk pengolahan grafis namun juga untuk tujuan umum. Jadi dengan adanya
CUDA kita dapat memanfaatkan banyak prosesor dari NVIDIA untuk melakukan proses
perhitungan ataunpun komputasi yang banyak.
Referensi :
http://chachados.blogspot.co.id/2013/07/parallel-computation.html
http://asepkeren-intiblogger.blogspot.com/2012/08/artikel-pengertian-parallel-computing.html
http://maesamaziah.blogspot.co.id/2015/04/parallel-computation.html