arsitektur komputasi paralel

Arsitektur Komputer Paralel adalah sekumpulan elemen pemroses (Processing Elements) yang bekerjasama dalam menyelesaikan sebuah masalah besar.

Komputasi paralel adalah salah satu teknik 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.

Arsitektur paralel diperlukan karena :

a)     Tuntutan aplikasi

b)    Trend Teknolog

c)     Trend Arsitekture

d)    Ekonomi

e)     Trend saat ini :
– Kebanyakan mikroprosesor sekarang ini mempunyai fasilitas untuk mendukung multiprosesor.
– Server dan workstation berarsitektur multiprosesor : Sun, SGI, DEC, COMPAQ.
– Mikroprosesor yad (dan sekarang) adalah multiprosesor

Untuk melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk digunakan perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan mengatur distribusi antar titik dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi.

Yang perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.

Multiprocessing dibagi menjadi 3 sesuai simetrinya :

1. Asymmetric Multiprocessing (ASMP)

Asymmetric Multiprocessing Scheduling biasa disebut penjadwalan Master Slave Multiprocesor. Pada metode ini, satu prosesor bertindak sebagai master dan prosesorlainnya sebagai slave. Master Procesor bertugas untuk menjadwalkan dan mengalokasikan proses yang akan dijalankan oleh slave procesor. Metode ini sederhana karena hanya satu prosesor yang mengakses struktur data sistem dan mengurangi data sharing.

2. Symmetric Multiprocessing (SMP)

Pada metode ini, setiap prosesor menjadwalkan dirinya sendiri (self scheduling). Penjadwalan terlaksana dengan menjadwalkan setiap prosesor untuk memeriksa antrian ready dan memilih suatu proses untuk dieksekusi. Jika suatu sistem Multiprocessor Scheduling mencoba untuk mengakses dan mengupdate suatu struktur data, penjadwal dari prosesor tersebut harus diprogram dengan hati-hati. Semua sistem operasi modern mendukung SMP ( Windows XP, Windows 2000, Windows Vista, Solaris, Linux, Novell UnixWare SMP, dll ).

3. Non-Uniform Memory Access Multiprocessing (NUMA)

NUMA adalah memori komputer rancangan yang digunakan dalam multiprocessor, dimana waktu akses memori tergantung pada lokasi memori relatif terhadap prosesor. Dalam NUMA, prosesor dapat mengakses memori lokal sendiri lebih cepat dari memori non-lokan yaitu memori lokal ke prosesor atau memori bersama antara prosesor.

·         Sesuai Taksonomi Flynn, Organisasi Prosesor dibagi menjadi 4 :

Paralelisme dalam suatu komputer dapat diaplikasikan pada beberapa tingkatan, seperti berikut:

1. Tingkat pekerjaan: antara pekerjaan-pekerjaan atau fase-fase suatu pekerjaan. Hal ini menjadi prinsip dasar dari multiprogramming.

2. Tingkat prosedur: antara prosedur-prosedur dan di dalam loop. Hal ini harus tercakup sebagai hal yang penting bagi suatu bahasa.

3. Tingkat instruksi: antara fase-fase sebuah siklus instruksi, yaitu fetch, decode dan eksekusi suatu instruksi.

4. Tingkat aritmatika dan bit: antara bit-bit dalam sirkuit aritmatika. Salah satu contohnya adalah adder paralel. Telah banyak usaha untuk mengklasifikasikan perancangan arsitektur komputer paralel. Namun tidak ada satupun yang mampu memisahkan semua jenis perancangan menjadi kelompok-kelompok yang berbeda.

Skema klasifikasi yang paling umum digunakan adalah taksonomi Flynn. Kita akan membahas pula dua skema lainnya yaitu: Shore dan Feng.

Klasifikasi Flynn

Michael J. Flynn memperkenalkan suatu skema untuk mengklasifikasikan arsitektur suatu komputer dengan melihat bagaimana mesinnya menghubungkan instruksi-instruksinya ke data yang sedang diproses. Berikut klasifikasinya:

 1. SISD

Yang merupakan singkatan dari 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.

2. SIMD

Yang merupakan singkatan dari 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

Yang merupakan singkatan dari 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

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.

Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:

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.