KOMPUTASI VS. PARALLEL PROCESSING


hey bloggers..

kita masuk materi lagi nih, kali ini saya akan membahas antara komputasi dengan parallel processing.

di sini saya akan membahas apa sih komputasi itu, dan apa sih parallel processing itu?

kira-kira ada ngga keterkaitan antara keduanya?

lalu manfaat apa yang bisa didapat bila itu digunakan.

langsung aja yuk, baca artikelnya  😀

KOMPUTASI

          Suatu cara yang dapat digunakan untuk menemukan sebuah solusi dari data yang telah kita input dengan menggunakan algoritma itulah yang disebut dengan komputasi. Ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (atau dalam hal ini sains).

          Dalam penggunaannya, diterapkan pada simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.

          Komputasi zaman dahulu dapat membantu kita untuk melihat perkembangan komputasi dari generasi ke generasi. Sebagai contoh, dahulu alat komputasi paling kuno adalah kertas, potlot dan karet penghapus. dari ketiga benda tersebut, orang melakukan proses-proses komputasi yang mudah hingga yang rumit dengan tiga benda sederhana ini. Akan tetapi, dengan munculnya alat-alat komputasi yang tersusun dari komponen-komponen elektro; seperti kalkulator dan mesin hitung lainnya, hal-hal komputasi yang rumit akan menjadi lebih sederhana dan memudahkan kita dalam mengerjakan suatu proses perhitungan.

 

PARALEL PROCESSING

          Pemrosesan Paralel atau yang biasa disebut juga dengan komputasi parallel adalah komputasi dua atau lebih tugas pada waktu bersamaan dengan tujuan untuk mempersingkat waktu penyelesaian tugas-tugas tersebut dengan cara mengoptimalkan resource pada sistem komputer yang ada untuk mencapai tujuan yang sama. Pemrosesan paralel dapat mempersingkat waktu ekseskusi suatu program dengan cara membagi suatu program menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang dapat dikerjakan pada masing-masing prosesor secara bersamaan.

Image

        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.

            Pemrosesan paralel membagi beban kerja dan mendistribusikannya pada komputer-komputer lain yang terdapat dalam sistem untukmenyelesaikan suatu masalah.Sistem yang akan dibangun tidak akan menggunakan komputer yang didesikasikan secara khusus untuk keperluan pemrosesan paralel melainkan menggunakan komputer yang telah ada.

          Artinya, sistem ini nantinya akan terdiri dari sejumlah komputer dengan spesifikasi berbeda yang akan bekerjasama untuk menyelesaikan suatu masalah. Adapun tipe-tipe Paralelisme adalah sebagai berikut :

1. Result Paralelisme

Result Paralelisme yang sering disebut sebagai Embarrassingly Parallel atau Perfect Paralel adalah tipe paralelisme dimana komputasinya dapat dibagi menjadi beberapa tugas independen yang mempunyai struktur sama. Data struktur suatu tugas dibagi menjadi beberapa bagian yang berstruktur sama. Contoh tugas yang bisa diselesaikan dengan Result Parallelism adalah Simulasi Montecarlo.

2. Specialist Paralelisme

Cara kerja Specialist Parallelisme adalah dengan mengerjakan beberapa tugas secara bersamaan pada prosesor yang berbeda . Setiap komputer mengerjakan tugas tertentu. Contohnya penggunaanya adalah pada simulasi pabrik kimia, satu prosesor mensimulasikan proses sebelum reaksi kimia, satu prosesor mensimulasikan reaksi pada tahap awal, dan prosesor lainnya mensimulasikan proses penyulingan hasil, dan seterusnya.

3. Agenda Paralelisme

Tipe paralelisme ini mempunyai daftar yang harus dikerjakan oleh sistem komputer . Semua komputer yang terdapat pada sistem dapat mengakses daftar tersebut. Pada Model MW (Manager Worker) terdapat pengelompokan komputer menjadi dua yaitu :

a) Manager : bertugas memulai perhitungan, memonitor kemajuan tugas, melayani permintaan worker. User berkomunikasi dengan sistem komputer melalui komputer yang berfungsi sebagai manager ini.

b) Worker : mengerjakan tugas-tugas yang diberikan oleh manager. Kerja komputer ini dimulai setelah ada perintah dari manager dan diakhiri oleh manager.

 

        Sistem parallel ini biasanya digunakan untuk kapasitas yang pengolahan data yang sangat besar (lingkungan industri, bioinformatika dll) atau karena tuntutan komputasi yang banyak. Pada kasus yang kedua biasanya ditemukannya kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimai komputasi) dll.

          Untuk melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang nantinya dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan suatu masalah. Untuk itu maka digunakannya perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan untuk 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.

          Komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Multitasking itu sendiri adalah komputer dengan processor tunggal yang dapat mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.

          Inti dari komputasi parallel yaitu hardware, software, dan aplikasinya. Paralel prosesing merupakan suatu pemrosesan informasi yang lebih mendekatkan pada manipulasi rata-rata dari elemen data terhadap satu atau lebih penyelesaian proses dari sebuah masalah. Dengan kata lain komputasi parallel adalah komputer dengan banyak processor dapat melakukan parallel processing dengan cara membagi-bagi proses ke source-source yang dimiliki.

 

Hubungan antara Komputasi Modern dan Parallel Processing

          Pemrosesan paralel juga disebut dengan komputasi paralel. Dalam upaya mengurangi biaya, maka  pada pengolahan komputasi paralel terdapat alternatif pilihan yang layak. Sehingga keterkaitan antara keduanya sangatlah erat. Istilah pengolahan paralel digunakan untuk mewakili kelas besar teknik yang digunakan untuk memberikan tugas pengolahan simultan data untuk tujuan meningkatkan kecepatan komputasi dari sistem komputer.

          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.

Dengan kata lain, parallel processing adalah salah satu teknik yagn digunakan pada komputasi modern.

 

SIMPULAN & KOMENTAR

          Dari artikel yang sudah saya berikan di atas, saya dapat memberikan simpulan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.

          Pemrosesan paralel dipergunakan untuk memudahkan user dalam berinteraksi dari satu sistem ke sistem yang lain, dengan tujuan untuk membagi beban yang terdapat pada suatu sistem sehingga satu masalah dipecahkan secara bersama-sama. Dan keberhasilan pemrosesan paralel itu dapat dilihat dari kecepatan (speed up) yang diperoleh dari teknik paralel yang digunakan.

          Setiap komputasi pasti memiliki kelebihan dan kekurangan. Menurut saya, kelebihan yang dimiliki oleh parallel processing  dibanding dengan komputasi biasa iyalah waktu eksekusi yang lebih cepat, serta throughput yang jadi lebih tinggi. Namun terdapat pula kekurangannya atau kerugian dari parallel processing, antara lain lebih banyak perangkat keras lainnya yang dibutuhkan, sehingga kebutuhan daya yang digunakan juga lebih besar, dan kurang didukung untuk daya rendah sehingga kurang cocok bahkan tidak cocok pada perangkat mobile.

 

 

 

 

 
Referensi :
lautansemesta.blogdetik.com
cluster.lipi.go.id/utama.cgi?menu=hinfo
gudangmateri.com
seigneurfadlan.tumblr.com
networkedblogs.com
 

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