Komputasi dan Paralel Processing
A. Komputasi
Sebagian besar manusia di dunia mengetahui
apa itu komputer, komputer berbeda dengan komputasi. Jadi, komputasi merupakan
suatu cara untuk menemukan pemecahan permasalahan dari data input dengan suatu
algoritma.
Pengertian Komputasi adalah proses
menghitung, membandingkan dan berbagai operasi perhitungan matematika dan
logika yang bertujuan untuk menyelesaikan suatu masalah yang dikerjakan dengan
program komputer yang sudah disusun sesuai dengan Algoritma yang benar.
Kelebihan dari proses perhitungan komputasi
yaitu bisa mendapatkan suatu hasil laporan dengan cepat dan akurat. Karena kita
tinggal menginput data ke komputer, maka sistem yang telah dibuat tadi akan
bekerja dan mengolah data kita menjadi informasi yang lebih berguna.
B. 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.
Pemrograman
Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi
perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara
bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung
dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa
pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI
(Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).
Yang
perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian
multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa
tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem
operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa pekerjaan
sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi
membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan
komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa komputasi paralel
menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel
tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.
Untuk
lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan
1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka
kita harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi.
Ada 4 model komputasi yang digunakan,
yaitu:
· SISD
Yang
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.
· SIMD
Yang
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).
· MISD
Yang
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.
· MIMD
Yang
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.
Perbedaan antara Komputasi Tunggal
dengan Komputasi Paralel
Singkatnya
untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa
digambarkan pada gambar di bawah ini:
Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal
Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel
Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita
dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat
menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.
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.
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.
Paralel prosessing komputasi adalah proses
atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai suatu bahasa pemrograman
yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara umum komputasi
paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi bila dibandingkan
dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal.
Penggunaan komputasi parallel prosessing
merupakan pilihan yang cukup handal untuk saat ini untuk pengolahan data yang
besar dan banyak, hal ini apabila dibandingkan dengan membeli suatu super
komputer yang harganya sangat mahal maka penggunaan komputasi parallel
prosessing merupakan pilihan yang sangat tepat untuk pengolahan data tersebut.
Aspek keamanan merupakan suatu aspek penting dalam sistem parallel prosessing
komputasi ini, karena didalam sistem akan banyak berkaitan dengan akses data,
hak pengguna, keamanan data, keamanan jaringan terhadap peyerangan sesorang
atau bahkan virus sehingga akan menghambat kinerja dari sistem komputasi ini.
Parallel komputasi adalah melakukan
perhitungan komputasi dengan menggunakan 2 atau lebih CPU/Processor dalam suatu
komputer yang sama atau komputer yang berbeda dimana dalam hal ini setiap
instruksi dibagi kedalam beberapa instruksi kemudian dikirim ke processor yang
terlibat komputasi dan dilakukan secara bersamaan. Untuk proses pembagian
proses komputasi tersebut dilakukan oleh suatu software yang betugas untuk
mengatur komputasi dalam hal makalah ini akan digunakan Message Parsing
Interface (MPI).
Komentar mengenai Artikel diatas
Artikel
diatas merupakan artikel yang membahas tentang komputasi dan parallel processing.
Pada artikel diatas telah dijelaskan bahwa Komputasi paralel adalah
salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan
beberapa komputer independen secara bersamaan. Dari pembahasan artikel diatas
pembaca dapat mengetahui apa yang dimaksud dengan komputasi paralel, pemrograman
paralel, perbedaan dari penggunaan komputasi paralel dibanding dengan komputasi
tunggal.
Pada artikel ini dibahas pula penjelasan
dari model-model komputasi, diantaranya adalah SISD, SIMD, MISD dan MIMD. Pembahasan
tentang perbedaan pada masing-masing model komputasi dan contohnya. Selain itu
artikel ini juga menjelaskan hubungan dari komputasi modern dengan parallel
processing.
Artikel
ini juga memberikan gambaran penjelasan tentang perbedaan komputasi paralel
denan komputasi tunggal, dimana kinerja dari komputasi paralel lebih efektif
dan menghemat waktu untuk pemrosesan data
yang banyak daripada komputasi tunggal. Artikel ini juga menjelaskan mengapa
dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Karena penggunaan komputasi
paralel hanya akan lebih efektif ketika kita mengolah data dalam jumlah yang besar.
Dengan kelebihan
yang dimiliki artikel diatas, menjelaskan bahwa pada artikel diatas dapat memberikan
informasi yang cukup jelas kepada pembacanya. Selain itu terdapat sumber referensi
dari pembuatan artikel diatas yang cukup jelas.
Namun
meski demikian, terdapat kekurangan pada artikel diatas dimana artikel tersebut
kurang memberikan pembahasan tentang parallel processing dan langsung membahas
tentang komputasi paralel.
Sumber :
Komentar
Posting Komentar