Tujuan utama dari Pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan

Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah acara secara simultan.
Idealnya, parallel processing membuat acara berjalan lebih cepat sebab semakin banyak CPU yang digunakan. 

Bacaan Lainnya

TUJUAN PARALLEL PROCESSING

Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang mampu dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang mampu diselesaikan. 

PARALLEL PROCESSING

Komputasi paralel 

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan.

Biasanya diharapkan ketika kapasitas yang diharapkan sangat besar, baik sebab harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun sebab tuntutan proses komputasi yang banyak.

Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diharapkan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan bisa bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu persoalan. Untuk itu diharapkan aneka aplikasi 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. 


Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Jika 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 mampu melakukan beberapa pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi membuat komputer mirip 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.

Baca Juga :  Hukum Poliandri Menurut Islam, Viral Gegara Wanita 2 Suami di Cianjur

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 adalah 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 sebab itu model ini mampu dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya adalah 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 adalah 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 gugusan 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 gugusan / urutan pertama sampai urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 hingga 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 adalah singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini adalah kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita mampu menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD kalau 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. Hingga ketika ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

Baca Juga :  Buku Mimpi 3D Abjad Erek Erek Tafsir Huruf A-Z Paling Lengkap 2022


MIMD


Yang adalah 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.


Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, mampu digambarkan pada gambar di bawah ini:


Penyelesaian Sebuah Persoalan pada Komputasi Tunggal



Penyelesaian Sebuah Persoalan 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 mampu menerima jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah sebab komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif saat kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang saat kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, sebab data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif kalau kita menggunakan komputasi tunggal.

Komputasi paralel membutuhkan :
· algoritma
· bahasa pemrograman
· compiler

Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU.
Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. 

* Message Passing Interface (MPI)
MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram
untuk membuat sebuah software yang dapat dijalankan secara paralel. 
MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan
antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah
1. menulis kode paralel secara portable
2. menerima performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3. menghadapi permasalahan yang melibatkan relasi data irregular atau dinamis yang tidak 
begitu cocok dengan model data paralel. 

* Message Passing Interface (MPI)
MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram
untuk membuat sebuah software yang dapat dijalankan secara paralel. 
MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan
antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah
1. menulis kode paralel secara portable
2. menerima performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3. menghadapi permasalahan yang melibatkan relasi data irregular atau dinamis yang tidak 
begitu cocok dengan model data paralel.

Baca Juga :  Hari Besar Nasional Indonesia Dan Daftar Hari Penting Terlengkap

Relasi antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing

Relasi antara komputasi modern dan parallel processing sangat berkaitan, sebab penggunaan komputer ketika ini atau komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan dengan penyelesaian persoalan 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 persoalan dari persoalan 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 persoalan terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk persoalan yang besar saja, komputasi yang persoalan kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.


Sumber:

 http://id.shvoong.com/internet-and-technologies/universities-research-institutions/2159327-parallel-processing/#ixzz1qmtgdvwh

http://Puncak-media.commuvi.blogspot.com/2012/03/paralel-processing.html


Page 2