Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Pada artikel sebelumnya kita telah mengetahui apa itu Komputasi dengan Parallel Processing, sekarang pada artikel ini kita akan mengetahui lebih lanjut bagaimana Kinerja dari Komputasi bekerja secara Parallel Processing. Untuk itu kita harus mengerti dahulu apa yang dimaksud dengan Komputasi.

Komputasi adalah cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Ini disebut juga dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Secara umum Ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains).

Sedangkan Pengertian Pemrosesan Parallel adalah penggunaan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek, seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbeda-beda tanpa berkaitan di antaranya.

Komputasi Parallel adalah salah satu teknik untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. 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.

Komputasi Paralel merupakan salah satu teknologi paling menarik sejak ditemukannya komputer pada tahun 1940-an. Terobosan dalam pemorosesan parallel selalu berkembang dan mendapatkan tempat disamping teknologi-teknologi lainnya sejak Era Kebangkitan (1950-an), Era Mainframe (1960-an), Era Minis (1970-an), Era PC (1980-an), dan Era Komputer Paralel (1990-an). Dengan berbagai pengaruh atas perkembangan teknologi lainnya, dan bagaimana teknologi ini mengubah persepsi terhadap komputer, dapat dimengerti betapa pentingnya komputasi parallel itu.

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.

Paradigma pemrosesan parallel bergantung pada model SIMD (single instruction multiple data), dan paradigma functional dataflow yang memperkenalkan konsep model MIMD (Multiple Instrution Multiple Data). Suatu program parallel memerlukan koordinasi ketika sebuah tugas bergantung pada tugas lainnya. Ada dua macam bentuk koordinasi pada komputer parallel : asynchronous dan synchronous. Bentuk synchronous merupakan koordinasi pada hardware yang memaksa semua tugas agar dilaksanakan pada waktu yang bersamaan dengan mengesampingkan adanya ketergantungan tugas yang satu dengan yang lainnya. Sementara bentuk asynchronous mengandalkan mekanisme pengunci untuk mengkoordinasikan processor tanpa harus berjalan bersamaan.

Kesimpulan :

Dari beberapa uraian tentang konsep pemrosesan komputasi secara parallel yang telah dibahas di atas, kita dapat menarik kesimpulan bahwa kinerja dari pemrosesan parallel itu lebih baik karena dapat melaksanakan instruksi-instruksi pada saat bersamaan, sehingga dapat mempersingkat waktu kerja. Dengan komputasi parallel, komputer atau CPU dapat dibagi menjadi beberapa tugas, dan melaksanakan tugasnya masing-masing sehingga masalah dapat terselesaikan dengan baik. Tetapi ini hanya sebatas penanganan masalah yang ruang lingkupnya cukup besar, untuk masalah yang tidak terlalu besar kita dapat menggunakan satu CPU saja.

Referensi :

http://www.scribd.com/doc/40938360/Makalah-Arkom-Paralel-Processing