Komputasi Paralel

Definisi Komputasi Paralel

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.

Hukum Amdahl

Telah dijelaskan bahwa dari

T_{1}

(waktu yg dibutuhkan menjalankan pekerjaan dalam satu komputer) tadi, ada sebagian yg tidak bisa diparalelkan. Untuk menyatakan ini kita gunakan notasi

\alpha

dimana

0\leq \alpha \leq 1

menunjukkan berapa bagian dari

T_{1}

yang tidak bisa dijadikan paralel (atau bagian serial dari program ini).

Maka kita ketahui

\alpha *T_{1}

adalah waktu yg tidak akan terpengaruh oleh bertambahnya komputer yg digunakan (a).

Sisanya

(1-\alpha )*T_{1}

adalah waktu yang akan berkurang menjadi

{\frac {(1-\alpha )*T_{1}}{N}}

bila kita menggunakan N komputer tambahan {b) .

Sehingga waktu total yang dibutuhkan untuk menjalankan pekerjaan dalam N komputer adalah (a) + (b) alias :

T_{N}=\alpha *T_{1}+{\frac {(1-\alpha )*T_{1}}{N}}

Peningkatan kecepatan yang kita peroleh dari persamaan ini adalah :

S_{N}={\frac {T_{1}}{\alpha *T_{1}+{\frac {(1-\alpha )*T_{1}}{N}}}}

Mungkin anda akan mendapati persamaan speed up yang terlihat berbeda tetapi pada dasarnya sama. Persamaan dibawah, bisa didapat dari persamaan diatas, dengan mengeliminasi komponen

T_{1}

(pada bagian atas dan bawah persamaan), lalu mengatur N dan

\alpha

S_{N}={\frac {N}{1+\alpha (N-1)}}

Bila anda cermati persamaan di atas, bisa dilihat bahwa jika kita menggunakan komputer yang amat banyak (

N\rightarrow \infty

) komponen (b) akan dapat diabaikan, menyisakan persamaan :

S_{N}={\frac {1}{\alpha }}

Inilah batas maksimum peningkatan kecepatan yang bisa dicapai menurut hukum Amdahl yaitu perbandingan terbalik dari seberapa banyak bagian serial dari suatu pekerjaan.

Dalam sistem terdistribusi dimana anda berusaha menggunakan lebih banyak prosesor untuk menyelesaikan masalah, akan ada imbal balik. Menggunakan komputer tambahan dari lokasi yang berbeda memberikan anda sumber komputasi baru, tetapi juga melibatkan biaya komunikasi tambahan, saat anda harus memberikan pekerjaan tersebut pada komputer yg terpisah.

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.

$S = \frac{1}{\alpha}$

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.

Contoh Penggunaan Paralel Computing

Penerapan Komputasi Paralel Bisa di terapkan pada Bidang Ilmu Pengetahuan & Teknik komputasi paralel telah dianggap sebagai “high end computing”, dan telah digunakan untuk memodelkan masalah sulit dalam banyak bidang ilmu pengetahuan dan teknik , sebagai contoh di terapakan pada :

- Ilmu Fisika

- Bioteknologi
- Bioscience
- Pembuatan Pesawat Luar Angkasa pada Bidang Teknik
- Pembuatan Circuit Untuk Elektronik

Tugas Softskill : Arbi Pramana
Nama : Mohammad Harun Al Rosyid
NPM : 17115594
Kelas : 2KA30