Pada dasarnya komputasi paralel digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan besar, dengan memecah-mecah permasalahan tersebut menjadi bagian- bagian dari permasalahan yang lebih kecil (sub-masalah). Kemudian sub-masalah tersebut di selesaikan oleh kumpulan-kumpulan dari prosesor (multi-processors) yang nantinya terlibat dalam pengeksekusian masalah tersebut. Dimana setiap bagian dari sub-masalah di selesaikan oleh satu prosesor (single-processor).
Tujuan utama komputasi paralel adalah untuk mempersingkat waktu eksekusi program yang menggunakan komputasi serial. Beberapa alasan lain yang menjadikan suatu program menggunakan komputasi paralel antara lain:
- Untuk komputasi yang sangat kompleks, terkadang sumber daya (resource) yang ada sekarang belum cukup mampu untuk mendukung penyelesaian terhadap permasalahan secara cepat.
- Adanya keterbatasan memori pada mesin untuk komputasi serial.
- Adanya sumber daya non-lokal yang dapat digunakan melalui jaringan lokal atau internet
- Penghematan biaya pengadaan perangkat keras, dengan menggunakan beberapa mesin yang murah sebagai alternatif penggunaan satu mesin yang bagus tapi mahal, walaupun menggunakan P-Processor (Multicore).
- Hukum Amdahl, yaitu percepatan waktu eksekusi program dengan menggunakan komputasi paralel tidak akan pernah mencapai kesempurnaan karena selalu ada bagian program yang harus dieksekusi secara serial.
- Hambatan yang diakibatkan karena beban jaringan, dalam eksekusi program secara paralel, prosesor yang berada di mesin yang berbeda memerlukan pertukaran data melalui jaringan. Untuk program yang dibagi menjadi task-task membutuhkan sinkronisasi, network latency (keterlambatan jaringan) menjadi masalah utama. Permasalahan ini muncul karena ketika suatu task membutuhkan data dari task yang lain, bagian ini dikirimkan melalui jaringan dimana kecepatan transfer data kurang dari kecepatan prosesor yang mengeksekusi instruksi task tersebut. Hal ini menyebabkan task tersebut harus menunggu sampai data tiba terlebih dahulu, sebelum mengeksekusi instruksi selanjutnya.
- Hambatan yang terkait dengan beban waktu untuk inisialisasi task, terminasi task, dan sinkronisasi.
Dalam mendesain
sebuah komputer di karakteristikkan oleh perjalanan (alur)
dari instruksi-instruksi yang akan diselesaikan oleh suatu
arsitektur komputer. Taksonomi ini diklasifikasikan yang disesuaikan melalui
perjalanan dari gabungan instruksi dan data. Taksonomi ini menghasilkan empat
kemungkinan kombinasi dari pengoperasian instruksi. Yang terlihat pada tabel
dibawah ini:
SISD
(Single Instruction, Single Data)
|
SIMD
(Single Instruction, Multiple Data)
|
MISD
(Multiple Instruction, Single Data)
|
SIMD
(Multiple Instruction, Multiple Data)
|
- SISD (Single Instruction, Single Data), Pada arsitektur ini adalah arsitektur yang mewakili komputer serial, dimana hanya ada satu prosesor dan satu aliran masukan data (memori), sehingga hanya ada satu task yang dapat dieksekusi pada suatu waktu. Arsitektur Von-Neumann termasuk dalam jenis ini.
- SIMD (Single Instruction, Multiple Data). Pada arsitektur ini, eksekusi sebuah instruksi akan dilakukan bersamaan oleh beberapa prosesor, dimana sebuah prosesor dapat menggunakan data yang berbeda dengan prsesor lain
- MISD (Multiple Instruction, Single Data), Pada arsitektur ini, berbagai instruksi akan di eksekusi secara bersamaan oleh beberapa prosesor dengan menggunakan data yang sama
- MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data), Pada arsitektur ini, berbagai instruksi dapat dieksekusi oleh beberapa prosesor dimana masing-masing prosesor dapat menggunakan data yang berbeda.
HUBUNGAN TEORI KUANTUM, KOMPUTASI CLOUD, dan KOMPUTASI PARALEL
Setelah sudah dijelaskan pada artikel sebelumnya mengenai teori kuantum, komputasi cloud dan komputasi paralel maka dapat diketahui bahwa ketiga bahasan tersebut mempunyai hubungan. Dimana penggunaan komputer saat ini atau komputasi dianggap lebih cepat bila dibandingkan dengan penyelesaian masalah secara manual atau dengan cara tradisional. Peningkatan kinerja dalam proses komputasi semakin diterapkan salah satunya dengan meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana pada saat ini dalam menyelesaikan suatu masalah dengan paralel processing, jika sebuah masalah
yang diselesaikan oleh satu prosesor membutuhkan berapa banyak sub-masalah dan
berapa lama waktu yang dibutuhkan oleh prosesor tersebut, maka dibutuhkan paralel processing. Dalam pemecahan atau penyelesaian masalah tersebut dibutuhkan sebuah algoritma dengan menggunakan konsep teori komputasi.
REFERENSI :
- http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/134234-T%2027918-Studi%20kinerja-Literatur.pdf
- http://ilmukomputer.org/wp-content/uploads/2014/11/fauzan-komputasi-paralel.pdf
- http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/367/jbptunikompp-gdl-syahrilnas-18320-3-babii.pdf
s
Tidak ada komentar:
Posting Komentar