Hubungan Parallel Processing dengan Komputasi Modern

parallel processing (Majd F. Sakr)

Gambar 1. Ilustrasi Parallel Processing (Majd F. Sakr)

Pada artikel sebelumnya telah dijelaskan definisi komputasi modern dan bagaimana cara kerjanya. Mulai dari memroses suatu masalah hingga mengeluarkan output berupa solusi yang diinginkan. Dalam proses pemecahan masalah, terdapat masalah yang besar dan tak mungkin untuk diselesaikan dengan sumber daya yang minim. Diperlukan suatu sistem yang handal untuk mengerjakan persoalan atau masalah yang cukup besar. Sistem yang dimaksud adalah suatu sistem yang didalamnya terdapat pengolalan masalah secara paralel. Dengan pengolahan paralel suatu pekerjaan akan diolah secara bersamaan oleh suatu CPU dalam satu waktu.

Definisi

Paralel Processing  atau Pengolahan paralel adalah kemampuan untuk melaksanakan beberapa operasi atau tugas secara bersamaan. Istilah ini digunakan dalam konteks dari kedua kognisi manusia, terutama dalam kemampuan otak untuk secara bersamaan memproses rangsangan yang masuk, dan dalam komputasi paralel oleh mesin.

Gambar 2. Ilustrasi Parallel Processing dengan 2 Komputer

Gambar 2. Ilustrasi Parallel Processing dengan 2 Komputer

Pengolahan Paralel oleh Otak

Pengolahan paralel adalah kemampuan otak untuk secara bersamaan memproses rangsangan yang masuk yang berbeda-beda kualitas. Hal ini menjadi paling penting dalam visi , sebagai otak membagi apa yang dilihatnya menjadi empat komponen: warna, gerakan, bentuk, dan kedalaman. Ini individual dianalisis dan kemudian dibandingkan dengan disimpan kenangan, yang membantu otak mengidentifikasi apa yang Anda lihat. Otak kemudian menggabungkan semua ini menjadi bidang pandang bahwa Anda melihat dan memahami. Pemrosesan paralel telah dikaitkan dengan beberapa psikolog eksperimental, dengan efek Stroop. Ini adalah operasi terus-menerus dan mulus.

Pengolahan Paralel pada Komputer

Penggunaan simultan lebih dari satu CPU atau inti prosesor untuk mengeksekusi sebuah program atau benang komputasi ganda. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena ada mesin yang lebih (CPU atau core) menjalankannya. Dalam praktek, seringkali sulit membagi program sedemikian rupa sehingga terpisah atau CPU core dapat mengeksekusi bagian yang berbeda tanpa mengganggu satu sama lain. Sebagian besar komputer hanya memiliki satu CPU, tetapi beberapa model memiliki beberapa chip prosesor, dan multi-core menjadi norma. Bahkan ada komputer dengan ribuan CPU.

Dengan single-CPU, single core komputer, adalah mungkin untuk melakukan proses pengolahan paralel dengan menghubungkan komputer dalam jaringan. Namun, jenis pemrosesan paralel membutuhkan perangkat lunak yang sangat canggih yang disebut perangkat lunak pengolah didistribusikan.

Perhatikan bahwa paralelisme berbeda dari konkurensi. Concurrency adalah istilah yang digunakan dalam sistem operasi dan database masyarakat yang mengacu pada milik suatu sistem di mana banyak tugas tetap aktif secara logis dan membuat kemajuan pada saat yang sama dengan interleaving urutan pelaksanaan tugas dan dengan demikian menciptakan ilusi sekaligus melaksanakan instruksi. Paralelisme, di sisi lain, adalah istilah yang biasanya digunakan oleh komunitas superkomputer untuk menggambarkan eksekusi yang secara fisik mengeksekusi secara bersamaan dengan tujuan untuk memecahkan masalah dalam waktu yang lebih atau pemecahan masalah yang lebih besar dalam waktu yang sama . Paralelisme mengeksploitasi konkurensi.

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.

Keuntungan :

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.

Komputasi Paralel

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.

 

Gambar 3. Parallel Computing

Gambar 3. Parallel Computing

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.

Kesimpulan

Dari pembahasan diatas dapat kami simpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi lain. Selain itu 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 lain (dalam contoh ini adalah komputasi tunggal).

Referensi :

[1] Amanda, Daru. 1 April 2012. Parallel Processing. http://daruamanda.wordpress.com/2012/04/01/paralel-processing/

[2]Duncan, Ralph. 1990.  A Survey of Parallel Computer Architerctures. Control Data Corp.

[3] Mehrorta, Deepti, Dr. Parallel Computer Models.

Anggota Kelompok :

  • Bayu Aji
  • Fadly S. Silalahi
  • Jonathan Yuwono
  • Nadia Yasintha
  1. No trackbacks yet.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: