Parallel Processing dengan Komputasi Modern

Pengertian Parallel Processing

Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan 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 berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.

Komputasi paralel adalah salah satu teknik 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.

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 Parallel Processing

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

Sebagian besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih dari satu. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing software. Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.

Hubungan antara Komputasi Modern dengan Parallel Processing

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. Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara teori, artinya proses penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dengan menggunakan komputasi paralel.

Jadi, sudah jelas tertera bahwa hubungan dari Komputasi Modern dan Pemrosesan Parallel adalah penggunaan komputer dengan pemrosesan paralel sangat mempercepat kinerja dibandingkan dengan penyelesaian masalah dengan satu CPU. Oleh sebab itu, peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, salah satunya adalah dengan cara 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. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya.

Komputasi Parallel

Komputasi parallel adalah salah satu teknik 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. 

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.

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.

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 aplikasi 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. mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3. menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang  tidak begitu cocok dengan model data paralel. 

Referensi

• https://niamoraa.wordpress.com/softskill-project-2/hubungan-pemoresan-paralel-dan-komputasi-modern/
• https://maharrhanni.wordpress.com/2016/04/07/hubungan-antara-parallel-processing-dengan-komputasi-modern/
• http://yunitaarahman.blogspot.co.id/