Konsep komputasi Parallel Processing

NAMA                        : Angga Saputro (50412889), Fariz Hatman (52412786)

KELAS                       : 4IA23

Dosen                          : Dr. RINA NOVIANA, SKom,. MMSI

Mata Kuliah                : PENGANTAR KOMPUTASI MODERN

 

Konsep komputasi Parallel Processing

 

Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer. Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah.

Terdapat dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing. yaitu:

  • Hukum Amdahl
  • Amdahl berpendapat, “Peningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear, melipatgandakan kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari waktu proses yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah masalah.”
  • 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.

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.

Salah satu jenis penggunaan komputasi paralel adalah:

PVM(Parallel Virtual Machine)

 

DISTRIBUTED PROCESSING

Pengertian dari Distributed Processing adalah 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 yang lain akan mengambil alih tugasnya.

 

SISD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakanarsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karenaitu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnyamerupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yangmenggunakan 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 processordengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kitaingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun datayang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hinggaurutan 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 processordengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal inimerupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama padacontoh 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 yangdigunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputeryang menggunakan model MISD.

MIMD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyakprocessor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda.Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk modelSIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/CompaqAlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

 

 

IMPLEMENTASI PARALLEL COMPUTATION

3D Rendering merupakan salah satu proses yang sangat penting dalam melakukan pengolahan gambar 3D. Tanpa dirender suatu gambar yang diolah oleh perangkat lunak animasi 3D hanya akan tampil dalam bentuk kumpulan point dan wireframe sederhana. Proses render melakukan “pembungkusan” tekstur pada objek yang bersesuaian sesuai cahaya yang datang pada objek tersebut. Namun proses render membutuhkan daya komputasi yang sangat besar karena banyaknya titik koordinat yang harus dikomputasi, terutama jika data 3D yang diolah cukup rumit.

3D Rendering terdiri dari proses yang bertujuan untuk membentuk sebuah gambar dari sebuah model yang dibentuk oleh perangkat lunak animasi, model tersebut berisi data geometri, titik pandang, tekstur dan cahaya yang diperlukan untuk membuat gambar yang utuh.3D Rendering merupakan proses yang sangat penting dan telah digunakan untuk berbagai macam penggunaan, seperti program permainan komputer, efek spesial pada film dan program simulasi.

Salah satu cara untuk memecahkan masalah tersebut adalah dengan menggunakan algoritma Divide and Conquer yang diterapkan kedalam metode Komputasi Parallel. Divide and Conquer merupakan salah satu strategi algoritma yang memecah suatu masalah besar menjadi beberapa bagian untuk kemudian dikerjakan satu persatu. Dalam Komputasi Parallel tiap-tiap bagian dikerjakan oleh unit pemrosesannya masing-masing, sesuai dengan kesepakatan Divide pada awal komputasi. Komputasi Parallel terbukti jauh lebih efektif untuk melakukan rendering objek 3D dibanding hanya menggunakan sebuah unit komputasi. Sebagai contoh suatu perusahaan animasi asal Jepang, membutuhkan waktu 165 tahun jika proses render yang dilakukan untuk membuat animasi berdurasi 100 menit hanya menggunakan sebuah unit komputasi. Sedangkan ketika perusahaan tersebut menggunakan metode Komputasi Parallel, proses tersebut hanya membutuhkan waktu 1 tahun saja

 

 

http://xditx32.blogspot.co.id/2012/09/pengertian-multiprocessingmultitasking.html

https://andri102.wordpress.com/game/soft-skill/konsep-komputasi-parallel-processing/

http://www.academia.edu/7424831/Parallel_PROCESSING_Pemrosesan_paralel

https://www.scribd.com/doc/305577778/APA-ITU-SISD-SIMD-MISD-MIMD

http://mahadisuta.blogspot.co.id/2012/12/implementasi-komputasi-paralel-dalam.html

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s