Parallel Computation Post 1

PARALLELISM CONCEPT

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. 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.

Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah / operasi secara bersamaan ( komputasi paralel ), baik dalam komputer dengan satu ( prosesor tunggal ) ataupun banyak ( prosesor ganda dengan mesin paralel ) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi ( distributed computing ). Tujuan utama dari pemrograman 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 gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan ( serial ). Atau waktu yang anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan ( speed up ) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

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.

ARCHITECTURAL PARALLEL COMPUTER

1.      SISD

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.

2.      SIMD

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).

3.      MISD

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.

4.      MIMD

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.

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.