PROCESSOR PARALEL

PROCESSOR PARALEL
Pemrosesan paralel (parallel processing) 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.
Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanyadiperlukan saat kapasitas yangdiperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karenatuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel inidiperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkandengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itudiperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagaimiddleware yangberperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnyapemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi.
Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupunbanyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Tujuan utama dari pemrograman paraleladalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secarabersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.
Komputasi paralel membutuhkan:
·        Algoritma
·        bahasa pemrograman
·        compiler
Sebagai besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih darisatu. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing software.
Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.
Contoh struktur dari parallel processing sbb :

Aristektur Komputer Parallel
1.     Komputer SISD (Single Instruction stream-Single Data stream)
2.     Komputer SIMD (Single Instruction stream-Multiple Data stream)
3.     Komputer MISD (Multiple Instruction stream-Single Data stream)
4.     Komputer MIMD (Multiple Instruction stream-Multiple Data stream)

1.     Jaringan Interkoneksi :

 Interkoneksi antar Jaringan
·        Interkoneksi adalah : hubungan yang terjadi antara satu   koneksi dengan koneksi yang lain.
·        Jaringan adalah Suatu himpunan interkoneksi (interconneted) sejumlah komputar autonomous.
·        Interkoneksi antar jaringan adalah : hubungan atau koneksi antara satu jaringan dengan jaringan yang lain. Jaringan yang terhubung ini bukan hanya jaringan telekomunikasi namun semua bentuk jaringan yang melakukan interkoneksi.
           Peralatan yang dibutuhkan untuk Koneksi antara Jaringan
Perangkat Interkoneksi adalah perangkat yang menghubungkan satu jaringan dengan jaringan yang lain, misalnya antara satu LAN dengan LAN lainnya, atau antara LAN dengan WAN, dsb.
Ada dua cara untuk menghubungkan LAN dengan LAN yaitu dengan BRIDGE atau dengan ROUTER.
·        BRIDGE dipakai untuk menghubungkan dua LAN yang persis sama
·        ROUTER dipakai untuk menghubungkan dua LAN yang sifatnya berbeda, juga antara satu LAN yang dikoneksi ke WAN.
·        SWITCH bisa digunakan untuk menghubungkan beberapa LAN yang sama.
·        GATEWAY bisa digunakan untuk menghubungkan dua buah jaringan yang memiliki protokol yang sangat berbeda, misalnya antara jaringan SNA dari IBM dengan jaringan NOVELL Netware

2.     Mesin SIMD
SIMD adalah singkatan dari “Single Instruction, Multiple Data”, merupakan tentang sebuah istilah dalam komputasi yang akan merujuk kepada sekumpulan  operasi yang digunakan untuk menangani jumlah data yang sangat banyak dalam paralel secara efisien, seperti yang terjadi dalam prosesor vektor atau prosesor larik. SIMD pertama kali dipopulerkan pada super komputer skala besar, meski sekarang telah ditemukan pada komputer pribadi.
Contoh aplikasi yang dapat mengambil keuntungan dari SIMD adalah aplikasi yang memiliki nilai yang sama yang ditambahkan ke banyak titik data (data point), yang umum terjadi dalam aplikasi multimedia. Salah satu contoh operasinya adalah mengubah brightness dari sebuah gambar. Setiap  dari sebuah gambar 24-bit berisi tiga buah nilai berukuran 8-bit brightness dari porsi warna merah (red), hijau (green), dan biru (blue). Untuk melakukan perubahan brightness, nilai RG, dan B akan dibaca dari memori, dan sebuah nilai baru ditambahkan (atau dikurangkan) terhadap nilai-nilai R, G, B tersebut dan nilai akhirnya akan dikembalikan (ditulis kembali) ke memori.
Prosesor yang memiliki SIMD menawarkan dua keunggulan, yakni:
·        Data langsung dapat dipahami dalam bentuk blok data, dibandingkan dengan beberapa data yang terpisah secara sendiri-sendiri. Dengan menggunakan blok data, prosesor dapat memuat data secara keseluruhan pada waktu yang sama. Daripada melakukan beberapa instruksi "ambil pixel ini, lalu ambil pixel itu, dst", sebuah prosesor SIMD akan melakukannya dalam sebuah instruksi saja, yaitu "ambil semua pixel itu!" (istilah "semua" adalah nilai yang berbeda dari satu desain ke desain lainnya). Jelas, hal ini dapat mengurangi banyak waktu pemrosesan (akibat instruksi yang dikeluarkan hanya satu untuk sekumpulan data), jika dibandingkan dengan desain prosesor tradisional yang tidak memiliki SIMD (yang memberikan satu instruksi untuk satu data saja).
·        Sistem SIMD umumnya hanya mencakup instruksi-instruksi yang dapat diaplikasikan terhadap semua data dalam satu operasi. Dengan kata lain, sistem SIMD dapat bekerja dengan memuat beberapa titik data secara sekaligus, dan melakukan operasi terhadap titik data secara sekaligus.

3.      Mesin MMID
MIMD adalah sebuah singkatan dari, "Multiple Instruction Stream-Multiple Data Stream" yaitu sebuah komputer yang memiliki beberapa prosesor yang bersifat otonomus yang mampu melakukan instruksi yang berbeda pada data yang berbeda. Sistem terdistribusi umumnya dikenal sebagai MIMD, entah itu menggunakan satu ruangan memori secara bersama-sama atau sebuah ruangan memori yang terdistribusi.
Pada sistem komputer MIMD murni terdapat interaksi di antara pemrosesan. Hal ini disebabkan seluruh aliran dari dan ke memori berasal dari space data yang sama bagi semua pemroses.
Komputer MIMD bersifat tightly coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan disebut loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.
   MIMD Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD 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.
4.      Arsitektur pengganti 
Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang mengcover memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU.
Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. 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.
Message Passing Interface (MPI)
MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkanantar pesan.
x

Kegunaan MPI yang lain adalah
·        menulis kode paralel secara portable
·        mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
·        menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak begitu cocok dengan model data paralel.
REFRENSI:


                                                      




Komentar

Postingan Populer