PARALEL PROCESSING
PARALEL PROCESSING
Parallel Processing merupakan salah satu teknik yang
digunakan dalam komputasi, yaitu teknik yang menggunakan dua atau lebih
processor dalam melakukan komputasi dan dilakukan secara bersamaan. Komputasi adalah
suatu aktifitas penghitungan atau pemecahan masalah. Sedangkan processor merupakan sumber semua
perintah, prosessor merupakan otak dari komputer. Idealnya satu komputer hanya
memiliki satu prosesor saja, namun dengan berkembangnya teknologi, muncullah
multi prosesor dimana dalam satu komputer terdapat dua prosessor yang digabung
menjadi satu, contohnya dual core, core 2 duo, quad core, dan lain-lain.
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).
1. Tujuan Pemrosesan Parallel
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. Analogi yang paling mudah untuk diingat adalah, bila kamu dapat
merebus air dalam sebelum memotong motong bawang saat kamu akan masak, waktu
yang kamu butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila kamu mengerjakan hal
tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yang kamu butuhkan pada saat memotong
bawang akan lebih sedikit jika kamu kerjakan berdua.
2. Perbedaan
Komputasi Tunggal & Parallel
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:
dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa
processor), maka kita harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai
model dari komputasi. Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
1. Komputer SISD (Single Instruction
stream-Single Data stream)
2. Komputer SIMD (Single
Instruction stream-Multiple Data stream)
3. Komputer MISD (Multiple
Instruction stream-Single Data stream)
4. Komputer MIMD (Multiple
Instruction stream-Multiple Data stream)
a. SISD
Single Instruction Single Data
(SISD) 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.
b. SIMD
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).
c. MISD
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.
d. MIMD
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.
Pada komputasi paralel,
instruksi akan dibagi menjadi beberapa instruksi sesuai dengan banyaknya
processor. Hal ini tentunya akan mempercepat kerja komputer dan mempercepat
waktu untuk mendapatkan hasil.
3. Hubungan
Antara Komputasi Modern Dan Parallel Processing
Pemrosesan paralel juga disebut komputasi paralel.
Dalam upaya lebih murah pengolahan komputasi paralel menyediakan alternatif
pilihan yang layak. Waktu idle siklus prosesor di seluruh jaringan dapat
digunakan secara efektif oleh perangkat lunak komputasi terdistribusi yang
canggih. Pengolahan paralel istilah digunakan untuk mewakili kelas besar teknik
yang digunakan untuk memberikan tugas pengolahan simultan data untuk tujuan
meningkatkan kecepatan komputasi dari sistem komputer.
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.
DAFTAR PUSAKA
http://qodel.blogspot.com/2011/04/parallel-processing.html
http://rivanipai.blogspot.com/2012/04/processing-parallel-dan-komputasi.html
http://rivanipai.blogspot.com/2012/04/processing-parallel-dan-komputasi.html
http://fahdahrlna.blogspot.co.id/2015/06/prosesor-paralel-maklah-arkom.html
https://www.google.com/search?q=PROSESOR+ORGANIZATION+PROSESOR+ORGANIZATION+PROSESOR+ORGANIZATION&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjyt-2y2qDYAhVKKo8KHZrMATsQ_AUICygC&biw=1366&bih=637#imgrc=EbATsu1fZbWL6M:
Komentar
Posting Komentar