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.
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
parallel.
Di dalam komputasi parallel ada yang dinamakan dengan
pemrograman parallel. 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).
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.
Parallel
processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa
program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing. Pada
system komputasi parallel terdiri dari beberapa unit prosesor dan beberapa unit
memori. Ada dua teknik yang berbeda untuk mengakses data di unit memori, yaitu
shared memory address dan message passing. Berdasarkan cara mengorganisasikan
memori ini computer parallel dibedakan menjadi shared memory parallel machine
dan distributed memory parallel machine.
Prosesor
dan memori ini didalam mesin paralel dapat dihubungkan (interkoneksi) secara
statis maupun dinamis. Interkoneksi statis umumnya digunakan oleh distributed
memory system (sistem memori terdistribusi). Sambungan langsung peer to peer
digunakan untuk menghubungkan semua prosesor. Interkoneksi dinamis umumnya
menggunakan switch untuk menghubungkan antar prosesor dan memori.
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 (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(Single Instruction, Multiple Data) 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(Multiple Instruction, Single Data) 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( Multiple Instruction, Multiple Data) 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.
Perbandingan antara
serial komputasi dan parallel komputasi
Pada
sistem komputasi parallel terdiri dari beberapa unit prosesor dan beberapa unit
memori. Ada dua teknik yang berbeda untuk mengakses data di unit memori, yaitu
shared memory address dan message passing. Berdasarkan cara mengorganisasikan
memori ini komputer paralel dibedakan menjadi shared memory parallel machine
dan distributed memory parallel machine.
Prosesor
dan memori ini didalam mesin paralel dapat dihubungkan (interkoneksi) secara
statis maupun dinamis. Interkoneksi statis umumnya digunakan oleh distributed
memory system (sistem memori terdistribusi). Sambungan langsung peer to peer
digunakan untuk menghubungkan semua prosesor. Interkoneksi dinamis umumnya
menggunakan switch untuk menghubungkan antar prosesor dan memori.
Komunikasi
data pada sistem paralel memori terdistribusi, memerlukan alat bantu
komunikasi. Alat bantu yang sering digunakan oleh sistem seperti PC Jaringan pada
saat ini adalah standar MPI (Message Passing Interface) atau standar PVM
(Parallel Virtual Machine)yang keduanya bekerja diatas TCP/IP communication
layer. Kedua standar ini memerlukan fungsi remote access agar dapat menjalankan
program pada masing-masing unit prosesor.
Salah
satu protocol yang dipergunakan pada komputasi parallel adalah Network File
System (NFS), NFS adalah protokol yang dapat membagi sumber daya melalui
jaringan. NFS dibuat untuk dapat independent dari jenis mesin, jenis sistem
operasi, dan jenis protokol transport yang digunakan. Hal ini dilakukan dengan
menggunakan RPC. NFS memperbolehkan user yang telah diijinkan untuk mengakses
file-file yang berada di remote host seperti mengakses file yang berada di
lokal. Protokol yang digunakan protokol mount menentukan host remote dan jenis
file sistem yang akan diakses dan menempatkan di suatu direktori, protokol NFS
melakukan I/O pada remote file system. Protokol mount dan protokol NFS bekerja
dengan menggunakan RPC dan mengiri dengan protokol TCP dan UDP. Kegunaan dari
NFS pada komputasi parallel adalah untuk melakukan sharing data sehingga setiap
node slave dapat mengakses program yang sama pada node master.
Software
yang diperlukan untuk Parallel komputasi adalah PGI CDK, dimana aplikasi ini
telah dilengkapi dengan Cluster Development Kit dimana software ini telah
memiliki feature yang lengkap bila ingin melakukan komputasi dengan parallel
prosessing karena software ini telah mensupport MPI untuk melakukan perhitungan
komputasi.
Sumber :
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
tutur kata cermin pribadi cerdas ^^