Hubungan Antara Parallel Processing dengan Komputasi Modern

Pada artikel sebelumnya kita telah membahas mengenai definisi dari komputasi modern dan cara kerjanya. Baik 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 melakukan beberapa pekerjaan atau tugas secara bersamaan dengan tujuan untuk mempersingkat waktu penyelesaian tugas-tugas tersebut dengan cara mengoptimalkan resource pada sistem komputer yang ada untuk mencapai tujuan yang sama.

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 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 yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel

Contoh struktur pengiriman permintaan dan jawaban dari parallel processing ada empat kelompok komputer tersebut adalah :

1. Komputer SISD (Single Instruction stream-Single Data stream)

Pada komputer jenis ini semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu, tetapi juga dimungkinkan adanya overlapping dalam eksekusi setiap bagian instruksi (pipelining). Pada umumnya komputer SISD berupa komputer yang terdiri atas satu buah pemroses (single processor). Namun komputer SISD juga mungkin memiliki lebih dari satu unit fungsional (modul memori, unit pemroses, dan lain-lain), selama seluruh unit fungsional tersebut berada dalam kendali sebuah unit pengendali. Skema arsitektur global komputer SISD dapat dilihat pada gambar .1 (a).

2. Komputer SIMD (Single Instruction stream-Multiple Data stream)

Pada komputer SIMD terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama. Seluruh elemen pemrosesan menerima dan menjalankan instruksi yang sama yang dikirimkan unit pengendali, namun melakukan operasi terhadap himpunan data yang berbeda yang berasal dari aliran data yang berbeda pula. Skema arsitektur global komputer SIMD dapat dilihat pada gambar .1 (b).

3. Komputer MISD (Multiple Instruction stream-Single Data stream)

Komputer jenis ini memiliki n unit pemroses yang masing-masing menerima dan mengoperasikan instruksi yang berbeda terhadap aliran data yang sama, dikarenakan setiap unit pemroses memiliki unit pengendali yang berbeda. Keluaran dari satu pemroses menjadi masukan bagi pemroses berikutnya. Belum ada perwujudan nyata dari komputer jenis ini kecuali dalam bentuk prototipe untuk penelitian. Skema arsitektur global komputer MISD dapat dilihat pada gambar .1 (c).

4. Komputer MIMD (Multiple Instruction stream-Multiple Data stream)

Pada sistem komputer MIMD murni terdapat interaksi di antara n pemroses. Hal ini disebabkan seluruh aliran dari dan ke memori berasal dari space data yang sama bagi semua pemroses. Komputer MIMD bersifat tightly coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan disebut loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.

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 apa yang dibahas diatas dapat kami simpulkan bahwa kinerja dari komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu serta digunakan 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.

Daftar pustaka

Creel, Michael (2004), “ParallelKnoppix - Create a Linux Cluster for MPI Parallel Processing in 15 Minutes”, http://pareto.uab.es/mcreel/Parallel Knoppix/

Creel, Michael, 2004, Parallel-Knoppix –Rapid Creation of a Linux Cluster for MPI Parallel Processing Using Non-Dedicated Computers, http://pareto.uab.es/mcreel/Parallel Knoppix/

Fernández Baldomero, J. (2004), “LAM/MPI Parallel Computing under GNU Octave”, http://atc.ugr.es/javier-bin/mpitb.

Hidayat, Syarif. 2006.Pemrosesan Paralel menggunakan Komputer Heterogen.

Kant, Chander, 2002, Introduction to Clusters, http://LinuxCluster.com.

LAM team (2004), “LAM/MPI Parallel Computing”, http://www.lam-mpi.org/

Gropp, W., E. Lusk, N. Doss and A. Skjellum (1996), "A high-performance, portable implementation of the MPI message passing interface standard", Parallel Computing, p.22,p.789-828

Mateti, Prabhaker, 2005, “Cluster Computing with Linux”.

Wikipedia ( Ensiklopedi Bebas Berbahasa Indonesia ) http://id.wikipedia.org/wiki/Pemrograman_paralel .

http://www.gudangmateri.com/2009/12/pemrosesan-paralel.html

Nama Kelompok :

- Melki Toding R
- Muchridho
- Yulienda T. S.