Parallel Conputation

Parallel Computation

Istilah ini pun mungkin jarang terdengar oleh kita, tetapi jika dilihat dari katanya arti parallel computing pasti kalian akan memiliki sedikit gambaran mengenai hal itu. yap, untuk lebih jelasnya mari kita simak penjelasan dibawah ini.
Check This OutūüėÄ

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.

 

Tujuan dari komputasi paralel 
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.
 
Dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing.
A. Hukum Amdahl
Amdahl berpendapat, ‚ÄúPeningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear, melipatgandakan kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari waktu proses yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah masalah.‚ÄĚ
B. 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
Distributed Processing
Kemampuan mengerjakan semua proses pengolahan data secara bersama antara komputer pusat dengan beberapa komputer yang lebih kecil dan saling dihubungkan melalui jalur komunikasi. Setiap komputer tersebut memiliki prosesor mandiri sehingga mampu mengolah sebagian data secara terpisah, kemudian hasil pengolahan tadi digabungkan menjadi satu penyelesaian total. Jika salah satu prosesor mengalami kegagalan atau masalah maka prosesor yang lain akan mengambil alih tugasnya
Architectural Parallel Computer 
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.
– Michael J. Flynn menciptakan satu diantara sistem klasifikasi untuk komputer dan program paralel, yang dikenal dengan sebutan Taksonomi Flynn. Flynn mengelompokkan komputer dan program berdasarkan banyaknya set instruksi yang dieksekusi dan banyaknya set data yang digunakan oleh instruksi tersebut. Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan:
1. SISD (Single Instruction stream, Single Data stream)
Komputer tunggal yang mempunyai satu unit kontrol, satu unit prosesor dan satu unit     memori Instruksi dilaksanakan secara berurut tetapi boleh juga overlap dalam tahapan eksekusi (overlap) Satu alur instruksi didecode untuk alur data tunggal.
2. SIMD (Single Instruction stream, Multiple Data stream)
Komputer yang mempunyai beberapa unit prosesor di bawah satu supervisi satu unit common control. Setiap prosesor menerima instruksi yang sama dari unit kontrol, tetapi beroperasi pada data yang berbeda.
3. MISD (Multiple Instruction stream, Single Data stream)
Sampai saat ini struktur ini masih merupakan struktur teoritis dan belum ada komputer dengan model ini.
4. MIMD (Multiple Instruction stream, Multiple Data stream)
Organisasi komputer yang memiliki kemampuan untuk memproses beberapa program dalam waktu yang sama. Pada umumnya multiprosesor dan multikomputer termasuk dalam  kategori ini.
Jadi kesimpulannya, dengan adanya paralel processing mempercepat waktu penyelesaian masalah komputasi karena proses dijalankan secara paralel dg beberapa processor/komputer dengan tujuan/algoritma yang sama. Banyaknya jumlah komputer/prosessor untuk paralel processing, proses komputasi menjadi lebih cepat.
Sumber :

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s