PARALLEL
COMPUTING(KOMPUTASI PARALEL)
Parallel computing adalah
penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara
simultan. Idealnya, parallel processing membuat programberjalan 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, Maksudnya program dijalankan dengan banyak CPU secara
bersamaan dengan tujuan untuk membuat program yang lebih baik dan dapat
diproses dengan cepat. Dapat diambil kesimpulan bahwa pada parallel processing
berbeda dengan istilah multitasking, yaitu satu CPU mengangani atau
mengeksekusi beberapa program sekaligus, parallel processing dapat disebut juga
dengan istilah parallel computing.
Sejarah mencatat Konferensi internasional
tentang ParCo97 komputasi paralel (Parallel Computing 97) diadakan di Bonn,
Jerman 19-22 September 1997. Konferensi pertama dalam seri ini dua tahunan
diadakan pada tahun 1983 di Berlin. Selanjutnya konferensi diadakan di Leiden
(Belanda), London (Inggris), Grenoble (Prancis) dan Gent (Belgia).
Sejak awal tujuan dengan (Komputasi Paralel) konferensi parco adalah untuk mempromosikan penerapan komputer paralel untuk memecahkan masalah kehidupan nyata. Dalam kasus ParCo97 tonggak baru dicapai dalam bahwa lebih dari setengah dari makalah dan poster yang disajikan prihatin dengan aspek aplikasi. Fakta ini mencerminkan kedatangan usia komputasi paralel.
Sekitar 200 makalah yang disampaikan kepada Komite Program oleh penulis dari seluruh dunia. Program akhir terdiri dari empat makalah diundang, 71 kontribusi ilmiah / industri kertas dan 45 poster. Selain diskusi panel tentang Komputasi Paralel dan Evolusi Cyberspace diadakan.
Penekanan praktis konferensi ini ditekankan oleh pameran industri di mana perusahaan menunjukkan perkembangan terbaru dalam peralatan pemrosesan paralel dan perangkat lunak. Pembicara dari perusahaan yang berpartisipasi mempresentasikan makalah dalam sesi industri di mana perkembangan baru dalam komputasi paralel dilaporkan.
Sejak awal tujuan dengan (Komputasi Paralel) konferensi parco adalah untuk mempromosikan penerapan komputer paralel untuk memecahkan masalah kehidupan nyata. Dalam kasus ParCo97 tonggak baru dicapai dalam bahwa lebih dari setengah dari makalah dan poster yang disajikan prihatin dengan aspek aplikasi. Fakta ini mencerminkan kedatangan usia komputasi paralel.
Sekitar 200 makalah yang disampaikan kepada Komite Program oleh penulis dari seluruh dunia. Program akhir terdiri dari empat makalah diundang, 71 kontribusi ilmiah / industri kertas dan 45 poster. Selain diskusi panel tentang Komputasi Paralel dan Evolusi Cyberspace diadakan.
Penekanan praktis konferensi ini ditekankan oleh pameran industri di mana perusahaan menunjukkan perkembangan terbaru dalam peralatan pemrosesan paralel dan perangkat lunak. Pembicara dari perusahaan yang berpartisipasi mempresentasikan makalah dalam sesi industri di mana perkembangan baru dalam komputasi paralel dilaporkan.
Komputer paralel secara kasar dapat diklasifikasikan
menurut tingkat di mana hardware mendukung paralelisme, dengan komputer multi-core
dan multi-prosesor yang memiliki elemen pemrosesan ganda dalam satu mesin, sedangkan
cluster, MPP, dan grid menggunakan beberapa komputer untuk bekerja pada hal
yang sama tugas. Khusus arsitektur komputer paralel kadang-kadang digunakan bersama
prosesor tradisional, untuk mempercepat tugas-tugas tertentu.
Komputasi paralel membutuhkan:
Komputasi paralel membutuhkan:
·
algoritma
·
bahasa pemrograman
·
compiler
Sumber daya komputer (computer
resource) dapat terdiri dari sebuah komputer dengan beberapa processor, atau
beberapa komputer yang terhubung oleh sebuah jaringan, atau pun kombinasi
antara keduanya. Processor mengakses data melalui shared memory. Beberapa
supercomputer parallel processing system memiliki ratusan bahkan ribuan
microprocessor.
Dengan bantuan dari parallel
processing, sejumlah komputasi dapat dijalankan dalam satu waktu, memangkas
waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan sebuah project. Parallel processing
sangat berguna untuk project yang membutuhkan komputasi komplek, seperti
weather modelling dan efek digital spesial (special effect digital).
Mesin Paralel
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. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel.Salah satu middleware orisinal yang dikembangkan di Indonesia adalah openPC yang digawangi oleh GFTK LIPI dan telah diimplementasikan dengan di LIPI Public Cluster.GRID
GRID merupakan pengembangan teknologi mesin paralel dengan memanfaatkan jaringan pita lebar di era dijital. Dengan adanya jaringan pita lebar, paralelisasi tidak hanya dilakukan antar komputer dalam satu jaringan, tetapi juga antar mesin paralel yang terpisah secara geografis.Pemrograman Paralel
Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi (distributed computing).Motivasi
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. Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan (speed up) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.
Bahasa populer dalam Pemrograman Paralel
- MPI Message Passing Interface, bahasa pemrograman dengan basis pertukaran pesan.
- PVM Parallel Virtual machine.
Istilah-istilah dalam pemrograman paralel
- 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.
- Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan:
- SISD Single Instruction Single Datapath, ini 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 tetapi program yang digunakan sama.
- MIMD Multiple Instruction Multiple Datapath, alur instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tetapi masing-masing bisa berinteraksi.
- MISD Multiple Instruction Single Datapath, alur instruksinya banyak tetapi beroperasi pada data yang sama.
Perkembangan di Indonesia
Di Indonesia, usaha untuk membangun
infrastruktur mesin paralel sudah dimulai sejak era 90-an, meski belum pada
tahap serius dan permanen. Namun untuk pemrograman paralel sudah sejak awal
menjadi satu mata-kuliah wajib di banyak perguruan tinggi terkait. Baru pada
tahun 2005 dimulai pembuatan infrastruktur mesin
paralel permanen, misalnya yang dikembangkan oleh Grup
Fisika Teoritik dan Komputasi di P2 Fisika LIPI.
Didorong oleh perkembangan pemrograman paralel
yang lambat, terutama terkait dengan sumber daya manusia
(SDM) yang menguasainya, mesin paralel LIPI
ini kemudian dibuka untuk publik secara cuma-cuma dalam bentuk LIPI Public Cluster
(LPC)[3]. Saat ini LPC telah dikembangkan
lebih jauh menjadi gerbang komputasi GRID
di Indonesia dengan kerjasama global menjadi IndoGRID.
Pada tahun
berikutnya, dengan dukungan dana dari proyek Inherent Dikti,
Fasilkom
UI juga membangun mesin paralel.Sementara itu pada tahun 2009, ITB
membuat kluster hibrid CPU dan GPU yang pertama di Indonesia dengan kemampuan
hingga 60 inti CPU dan 1920 inti GPU.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar