Parallel Computation

01.18 Unknown 0 Comments



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 keuanganbioinformatika, 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).

Parallelism Concept
Banyak perkembangan-perkembangan baru dalam arsitektur komputer yang didasarkan pada konseppemrosesan paralel. Pemrosesan paralel dalam sebuah komputer dapat didefinisikan sebagaipelaksanaan instruksi-instruksi secara bersamaan waktunya. Hal ini dapat menyebabkan pelaksanaankejadian-kejadian :
(1) dalam interval waktu yang sama.
(2) dalam waktu yang bersamaan atau 
(3) dalamrentang waktu yang saling tumpang tindih.
Sekalipun didukung oleh teknologi prosesor yang berkembang sangat pesat, komputer sekuensial tetapakan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnyakonsep keparalelan (parallelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatanpemrosesan yang sangat tinggi, seperti misalnya prakiraan cuaca, simulasi pada reaksi kimia,perhitungan aerodinamika dan lain-lain.Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasapemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itusendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karenamasalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangattinggi

Distributed Processing 
Pemrosesan paralel adalah pendekatan komputasi untuk meningkatkan tingkat di mana satu set data diolah dengan pengolahan bagian yang berbeda dari data pada waktu yang sama secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer dan berfungsi memecah beban besar menjadi beberapa beban kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah. 

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.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut "didistribusikan" adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

Parallel distributed computing dapat dibentuk dari :
  • 1. Ada : digunakan konsep pertemuan yang menggabungkan fitur RPC dan                      monitor.
  • 2. PVM (Parallel Virtual Machine) untuk mendukung workstation clusters
  • 3. MPI (Message-Passing Interface) programming GUI untuk parallel computers.

Architectural Parallel Computer 
Arsitektur paralel komputer menurut Klasifikasi Flynn’s:

SISD
Single Instruction – Single Data. Komputer ini memiliki hanya satu prosesor dan satu instruksi yang dieksekusi secara serial. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional. Menurut mereka tipe komputer ini tidak ada dalam praktik komputer paralel karena bahkan mainframe pun tidak lagi menggunakan satu prosesor. Klasifikasi ini sekedar untuk melengkapi definisi komputer paralel. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

SIMD
Single Instruction – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor, tetapi hanya mengeksekusi satu instruksi secara paralel pada data yang berbeda pada level lock-step. Komputer vektor adalah salah satu komputer paralel yang menggunakan arsitektur ini. 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 Instructions – Single Data. Teorinya komputer ini memiliki satu prosesor dan mengeksekusi beberapa instruksi secara paralel tetapi praktiknya tidak ada komputer yang dibangun dengan arsitektur ini karena sistemnya tidak mudah dipahami. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.


MIMD
Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor dan mengeksekusi lebih dari satu instruksi secara paralel. Tipe komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel, bahkan banyak supercomputer yang menerapkan arsitektur ini. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Sistem komputer paralel dibedakan dari cara kerja memorinya menjadi shared memory dan distributed memory. Shared memory berarti memori tunggal diakses oleh satu atau lebih prosesor untuk menjalankan instruksi sedangkan distributed memory berarti setiap prosesor memiliki memori sendiri untuk menjalankan instruksi. Adapun komponen-komponen utama dari arsitektur komputer paralel cluster PC antara lain:
  • 1. Prosesor (CPU). Bagian paling penting dalam sistem, untuk multicore terdapat     lebih dari satu core yang mengakses sebuah memori (shared memory).
  • 2. Memori. Bagian ini dapat diperinci lagi menjadi beberapa bagian penyusunnya     seperti RAM, cache memory dan memori eksternal.
  • 3. Sistem Operasi. Software dasar untuk menjalankan sistem komputer.
  • 4. Cluster Middleware. Antarmuka antara hardware dan software.
  • 5. Programming Environment dan Software Tools. Software yang digunakan           untuk pemrograman paralel termasuk software pendukungnya.
  • 6. User Interface. Software yang menjadi perantara hardware dengan user.
  • 7. Aplikasi. Software berisi program permasalahan yang akan diselesaikan.
  • 8. Jaringan. Penghubung satu PC (prosesor) dengan PC yang lain sehingga            memungkinkan pemanfaatan sumberdaya secara simultan.


Sumber :
https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_paralel
http://djuneardy.blogspot.co.id/2015/05/konsep-arsitektur-paralel-pemrosesan.html
http://www.academia.edu/7424831/Parallel_PROCESSING_Pemrosesan_paralel

0 komentar: