PARALEL PROCESSING
Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau
aplikasi lebih dari satu aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan
pada sebuah komputer. Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah
masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses
penyelesaian masalah.
Terdapat dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel
processing. yaitu:
Hukum Amdahl
Amdahl berpendapat, “Peningkatan kecepatan secara paralel
akan menjadi linear, melipatgandakan kemampuan proses sebuah komputer dan
mengurangi separuh dari waktu proses yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah
masalah.”
Hukum Gustafson
Pendapat yang dikemukakan Gustafson hampir sama dengan
Amdahl, tetapi dalam pemikiran Gustafson, sebuah komputasi paralel berjalan
dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk mempercepat penyelesaian masalah
dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti kemampuan mesin dan kecepatan
proses tiap-tiap mesin yang digunakan.
Gambar diatas merupakan contoh dari sebuah komputasi
paralel, dimana pada gambar diatas terdapat sebuah masalah, dari masalah
tersebut dibagi lagi menjadi beberapa bagian agar sebuah masalah dapat dengan
cepat diatasi.
Tujuan Komputasi
Paralel
Tujuan dari komputasi paralel adalah meningkatkan kinerja
komputer dalam menyelesaikan berbagai masalah. Dengan membagi sebuah masalah
besar ke dalam beberapa masalah kecil, membuat kinerja menjadi cepat.
Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl
S = \frac{1}{\alpha}
Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara
teori, artinya proses penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dengan
menggunakan komputasi paralel.
Salah satu jenis penggunaan komputasi paralel adalah:
PVM(Parallel Virtual Machine)Merupakan sebuah perangkat
lunak yang mampu mensimulasikan pemrosesan paralel pada jaringan.
Model komputasi
Paralel
1. Embarasingly Parallel adalah pemrograman paralel yang
digunakan pada masalah-masalah yang bisa diparalelkan tanpa membutuhkan
komunikasi satu sama lain. Sebenarnya pemrograman ini bisa dibilang sebagai
pemrograman paralel yang ideal, karena tanpa biaya komunikasi, lebih banyak
peningkatan kecepatan yang bisa dicapai.
2. Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan
alur instruksi dan alur data yang digunakan:
– SISD (Single Instruction Single Datapath) merupakan prosesor
tunggal, yang bukan paralel.
– SIMD (Single Instruction Multiple Datapath)alur instruksi
yang sama dijalankan terhadap banyak alur data yang berbeda. Alur instruksi di
sini kalau tidak salah maksudnya ya program komputer itu. trus datapath itu
paling ya inputnya, jadi inputnya lain-lain tapi program yang digunakan sama.
– MIMD (Multiple Instruction Multiple Datapath)alur
instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tapi masing-masing bisa
berinteraksi.
– MISD (Multiple Instruction Single Datapath)alur
instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.
Hubungan Komputasi
Modern Dengan Paralel Processing
Seperti yang telah
kita bahas sebelumnya mengenai Komputasi Modern maka disini akan dijelaskan
mengenai hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing. Untuk
mengetahui hubungan antara antara kedua topik tersebut maka kita harus tahu
dulu pengertian dari masing-masing topik tersebut. Komputasi adalah cara untuk
menyelesaikan sebuah masalah dari inputan data dengan menggunakan algoritma.
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). Bidang
ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi,
komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan
percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu
alam, pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru,
melalui penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan
landasan teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata
dalam ilmu tersebut.
Referensi:
http://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_computing
