Full width home advertisement

Travel the world

Climb the mountains

Post Page Advertisement [Top]

courseworkssem8

ARSITEKTUR PARALEL KOMPUTER


-Syaiful Fajripama
Arsitektur Komputer Paralel adalah kumpulan dari para pemroses (alat-alat yang memproses) yang digunakan dalam pemecahan masalah besar. Ini diperlukan karena banyak hal, diantaranya tuntutan aplikasi, trend teknologi, dan ekonomi. Realitas yang terjadi saat ini ada beberapa kasus yang bersangkutan dengan arsitektur parallel komputer, seperti: banyak mikroprosesor yang mendukung multiprosesor, dan server dan workstation berasitektur multiprosesor.
Untuk menggunakan arsitektur komputer parallel dibutuhkan infrastruktur mesin yang mana ada sebuah perangkat lunak (bertindak sebagai middleware) yang menghubungkan banyak komputer melalui jaringan, dan pemrograman parallel untuk merealisasikannya.
Tentunya ini berbeda dengan multitasking, dimana multitasking adalah komputer tunggal mengeksekusi beberapa perintah dalam waktu yang sama, sedangkan komputer parallel komputer bersama-sama memecahkan masalah yang sama. Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
1.      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.


2.      SIMD
Single Instruction, Multiple Data. SIMD 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).
3.      MISD
Multiple Instruction, Single Data. MISD 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.
4.      MIMD
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.
Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel
Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.
Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

No comments:

Post a Comment

Bottom Ad [Post Page]

| Designed by Colorlib