Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Komputasi Paralel merupakan salah satu teknologi paling menarik sejak ditemukannya komputer pada tahun 1940-an. Terobosan dalam pemorosesan parallel selalu berkembang dan mendapatkan tempat disamping teknologi-teknologi lainnya sejak Era Kebangkitan (1950-an), Era Mainframe (1960-an), Era Minis (1970-an), Era PC (1980-an), dan Era Komputer Paralel (1990-an). Dengan berbagai pengaruh atas perkembangan teknologi lainnya, dan bagaimana teknologi ini mengubah persepsi terhadap komputer, dapat dimengerti betapa pentingnya komputasi parallel itu.

Pemrosesan paralel dapat mempersingkat waktu eksekusi suatu program dengan cara membagi suatu program menjadi bagian yang lebih kecil agar dapat dikerjakan pada masing-masing prosesor secara bersamaan. Performa dalam pemrosesan paralel diukur dari beberapa banyak peningkatan kecepatan yang diperoleh dalam menggunakan teknik paralel. Pada proses kerja pemrosesan paralel yaitu membagi beban kerja dan mendistribusikannya pada komputer-komputer lain yang terdapat dalam sistem untuk menyelesaikan masalah. Sistem yang akan dibangun tidak akan menggunakan komputer yang didedikasikan secara khusus untuk keperluan pemrosesan paralel melainkan menggunakan komputer yang telah ada. Maksudnya sistem ini akan terdiri dari sejumlah komputer dengan spesifikasi berbeda yang akan bekerja sama untuk menyelesaikan suatu masalah.

Komputasi paralel adalah salah satu teknik untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. 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. Oleh karena itu semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan dalam waktu yang sama, semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. Pada komputasi paralel dibutuhkan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar untuk memproses komputasi yang banyak. Di samping itu pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk dapat merealisasikan komputasi. Pemrograman paralel memiki tujuan utama yaitu untuk meningkatkan performa komputasi.

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer juga secara bersamaan. Inti dari komputasi parallel yaitu hardware, software, dan aplikasinya. Paralel prosesing merupakan suatu pemrosesan informasi yang lebih mendekatkan pada manipulasi rata-rata dari elemen data terhadap satu atau lebih penyelesaian proses dari sebuah masalah. Dengan kata lain komputasi parallel adalah komputer dengan banyak processor dapat melakukan parallel processing dengan cara membagi-bagi proses ke source-source yang dimiliki.

Paradigma pemrosesan parallel bergantung pada model SIMD (single instruction multiple data), dan paradigma functional dataflow yang memperkenalkan konsep model MIMD (Multiple Instrution Multiple Data). Suatu program parallel memerlukan koordinasi ketika sebuah tugas bergantung pada tugas lainnya. Ada dua macam bentuk koordinasi pada komputer parallel : asynchronous dan synchronous. Bentuk synchronous merupakan koordinasi pada hardware yang memaksa semua tugas agar dilaksanakan pada waktu yang bersamaan dengan mengesampingkan adanya ketergantungan tugas yang satu dengan yang lainnya. Sementara bentuk asynchronous mengandalkan mekanisme pengunci untuk mengkoordinasikan processor tanpa harus berjalan bersamaan.

Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasa pemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itu sendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karena masalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangat tinggi.

Kemampuan sistem paralel tergantung dari kemampuan pemrogram untuk membuat aplikasi terdistribusi ketika dijalankan pada sistem paralel. Jika node slave mempunyai prosessor lebih dari satu maka pemrogram harus memperhitungkan kemungkinan paralelisme 2 level : Paralelisme di dalam slvae node (intra-node parallelism) dan paralelisme antar slave node (inter-node parallelism). Inter-node parallelism menggunakan shared memory dalam node sehingga tidak melakukan pertukaran data secara explicit. Sedangkan inter-node parallelism melakukan pertukaran data lewat media yang menghubungkan antara node slave yang ada.