Salah satu cara untuk mempercepat beberapa jenis algoritma adalah dengan menggunakan komputasi paralel untuk menyebarkan algoritma di beberapa prosesor yang berjalan secara bersamaan.
Apa itu Komputasi Paralel?
Komputasi paralel mengacu pada proses memecah masalah yang lebih besar menjadi bagian yang lebih kecil, independen, seringkali serupa yang dapat dieksekusi secara bersamaan oleh beberapa prosesor yang berkomunikasi melalui memori bersama, yang hasilnya digabungkan setelah selesai sebagai bagian dari keseluruhan algoritma. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan daya komputasi yang tersedia untuk pemrosesan aplikasi dan pemecahan masalah yang lebih cepat.
Berbeda dengan Infrastruktur cloud, komputasi paralel biasanya ditempatkan dalam satu pusat data di mana beberapa prosesor dipasang di rak server; permintaan komputasi didistribusikan dalam potongan kecil oleh server aplikasi yang kemudian dieksekusi secara bersamaan di setiap server.
Mengapa Perlu Komputasi Paralel
Metode komputasi tradisional melibatkan melakukan operasi perangkat lunak pada satu komputer (dengan satu unit pemrosesan pusat). CPU menggunakan serangkaian instruksi untuk memecahkan masalah secara berurutan, tetapi hanya satu instruksi yang dapat dieksekusi pada satu waktu.
Komputasi paralel adalah evolusi dari metode perhitungan urutan ini, dengan maksud untuk mensimulasikan keadaan alam, di mana peristiwa terjadi secara bersamaan dan dapat diproses secara paralel pada waktu yang sama. Menurut prinsip ini, kecepatan pemrosesan instruksi yang kompleks dapat dipercepat, dan waktu komputasi dapat dikurangi.
Jenis komputasi paralel
Dari vendor komputasi paralel open-source dan proprietary, umumnya ada tiga jenis komputasi paralel yang tersedia, yang dibahas di bawah ini:
Paralelisme tingkat bit
Bentuk komputasi paralel di mana setiap tugas bergantung pada ukuran kata prosesor. Dalam hal melakukan tugas pada data berukuran besar, ini mengurangi jumlah instruksi yang harus dijalankan oleh prosesor. Ada kebutuhan untuk membagi operasi menjadi serangkaian instruksi. Misalnya, ada prosesor 8-bit, dan Anda ingin melakukan operasi pada angka 16-bit. Pertama, ia harus mengoperasikan 8 bit orde rendah dan kemudian 8 bit orde tinggi. Oleh karena itu, diperlukan dua instruksi untuk menjalankan operasi tersebut. Operasi dapat dilakukan dengan satu instruksi oleh prosesor 16-bit.
Paralelisme tingkat instruksi
Dalam satu siklus jam CPU, prosesor memutuskan dalam paralelisme tingkat instruksi berapa banyak instruksi yang diimplementasikan pada waktu yang sama. Untuk setiap fase siklus clock, prosesor dalam paralelisme tingkat instruksi dapat memiliki kemampuan untuk menangani yang kurang dari satu instruksi. Pendekatan perangkat lunak dalam paralelisme tingkat instruksi berfungsi pada paralelisme statis, di mana komputer memutuskan instruksi mana yang akan dieksekusi secara bersamaan.
Paralelisme Tugas
Paralelisme tugas adalah bentuk paralelisme di mana tugas-tugas didekomposisi menjadi subtugas. Kemudian, setiap subtugas dialokasikan untuk dieksekusi. Dan, eksekusi subtugas dilakukan secara bersamaan oleh prosesor.
Keuntungan Komputasi Paralel
- Dalam komputasi paralel, lebih banyak sumber daya digunakan untuk menyelesaikan tugas yang menyebabkan penurunan waktu dan kemungkinan pemotongan biaya. Juga, komponen murah digunakan untuk membangun cluster paralel.
- Dibandingkan dengan Serial Computing, komputasi paralel dapat menyelesaikan masalah yang lebih besar dalam waktu singkat.
- Untuk simulasi, pemodelan, dan pemahaman kompleks, fenomena dunia nyata, komputasi paralel jauh lebih tepat jika dibandingkan dengan komputasi serial.
- Ketika sumber daya lokal terbatas, mereka dapat menawarkan manfaat bagi Anda daripada sumber daya non-lokal.
- Ada banyak masalah yang sangat besar dan mungkin tidak praktis atau tidak mungkin diselesaikan pada satu komputer; konsep komputasi paralel membantu menghilangkan masalah semacam ini.
- Salah satu keuntungan terbaik dari komputasi paralel adalah memungkinkan Anda melakukan beberapa hal sekaligus dengan menggunakan banyak sumber daya komputasi.
- Selain itu, komputasi paralel cocok untuk perangkat keras karena komputasi serial membuang-buang daya komputasi potensial.
Keterbatasan Komputasi Paralel
- Ini membahas komunikasi dan sinkronisasi antara beberapa sub-tugas dan proses yang sulit dicapai.
- Algoritma harus dikelola sedemikian rupa sehingga dapat ditangani dalam mekanisme paralel.
- Algoritma atau program harus memiliki kopling rendah dan kohesi tinggi. Tetapi sulit untuk membuat program seperti itu.
- Pemrogram yang lebih terampil dan ahli secara teknis dapat mengkodekan program berbasis paralelisme dengan baik.
Masa Depan Komputasi Paralel
Grafik komputasi telah mengalami transisi besar dari komputasi serial ke komputasi paralel. Raksasa teknologi seperti Intel telah mengambil langkah menuju komputasi paralel dengan menggunakan prosesor multicore. Komputasi paralel akan merevolusi cara kerja komputer di masa depan, demi kebaikan yang lebih baik.
Dengan seluruh dunia yang terhubung satu sama lain bahkan lebih dari sebelumnya, Komputasi Paralel melakukan peran yang lebih baik dalam membantu kita tetap seperti itu. Dengan jaringan yang lebih cepat, sistem terdistribusi, dan komputer multi-prosesor, ini menjadi semakin diperlukan.
