TUGAS ORARKOM MERANGKUM KOMPUTER PARALEL

TUGAS ORARKOM RANGKUMAN KOMPUTER PARALEL

Definisi Komputer Paralel
Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.
Tujuan Komputer Paralel
Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.

Arsitektur Komputer Paralel:

  • Embarasingly Parallel adalah pemrograman paralel yang digunakan pada masalah-masalah yang bisa diparalelkan tanpa membutuhkan komunikasi satu sama lain. dicapai.
  • Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan:
  • SISD Single Instruction Single Datapath, ini prosesor tunggal, yang bukan paralel.
  • SIMD Single Instruction Multiple Datapath, alur instruksi yang sama dijalankan terhadap banyak alur data yang berbeda.
  • MIMD Multiple Instruction Multiple Datapath, alur instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tapi masing-masing bisa berinteraksi.
  • MISD Multiple Instruction Single Datapath, alur instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.

Proses distribusi

Kata didistribusikan dalam istilah seperti “sistem terdistribusi”, “didistribusikan pemrograman”, dan “algoritma terdistribusi” awalnya merujuk pada jaringan komputer dimana setiap komputer yang didistribusikan secara fisik dalam beberapa wilayah geografis. Istilah yang saat ini digunakan dalam lebih luas akal, bahkan mengacu pada proses otonom yang dijalankan pada komputer fisik yang sama dan berinteraksi satu sama lain dengan pesan lewat Meskipun tidak ada definisi tunggal dari sistem terdistribusi, [6] mendefinisikan sifat berikut yang umum digunakan.:

Sifat khas lain dari sistem terdistribusi adalah sebagai berikut:

  •  Sistem ini harus mentolerir kegagalan dalam komputer pribadi.
  • Struktur sistem (topologi jaringan, latency jaringan, jumlah komputer) tidak diketahui sebelumnya, sistem dapat terdiri dari berbagai jenis komputer dan link jaringan, dan sistem dapat berubah selama pelaksanaan program didistribusikan.
  • Setiap komputer hanya memiliki terbatas, pandangan yang tidak lengkap dari sistem. Setiap komputer mungkin tahu hanya satu bagian dari input.

 

Paralel dan komputer terdistribusi

Sistem terdistribusi adalah kelompok jaringan komputer, yang memiliki tujuan yang sama untuk pekerjaan mereka. Istilah “komputasi bersamaan”, “komputasi paralel”, dan “komputasi terdistribusi” memiliki banyak tumpang tindih, dan tidak ada perbedaan yang jelas antara mereka ada Sistem yang sama dapat dicirikan baik sebagai “parallel” dan “didistribusikan”.; prosesor dalam sistem terdistribusi khas berjalan bersamaan secara paralel komputasi paralel dapat dilihat sebagai bentuk tertentu erat komputasi terdistribusi, dan komputasi terdistribusi dapat dilihat sebagai bentuk longgar ditambah komputasi paralel. Namun demikian, adalah mungkin untuk mengklasifikasikan sistem kira-kira bersamaan sebagai “paralel” atau “didistribusikan” .

Dalam komputasi terdistribusi, masing-masing prosesor memiliki memori pribadi (memori terdistribusi). Informasi dipertukarkan dengan melewatkan pesan antara prosesor.

setiap komputer memiliki memori lokal sendiri, dan informasi dapat dipertukarkan hanya dengan melewatkan pesan dari satu node ke yang lain dengan menggunakan link komunikasi yang tersedia.

Pengantar Thread Programming

Dalam ilmu komputer, sebuah thread eksekusi adalah urutan terkecil instruksi diprogram yang dapat dikelola secara independen oleh sistem operasi scheduler. Sebuah thread adalah proses ringan. Pelaksanaan threads dan proses berbeda dari satu sistem operasi yang lain, tetapi dalam banyak kasus, thread yang terkandung di dalam proses. Beberapa threads bisa ada dalam proses yang sama dan berbagi sumber daya seperti memori, sedangkan proses yang berbeda tidak berbagi sumber daya tersebut. Secara khusus, threads-threads proses berbagi petunjuk yang terakhir (kode) dan konteksnya (nilai-nilai yang variabel yang referensi pada saat tertentu).

Pengantar Message Parsing, OpenMP

Message Parsing dalam ilmu komputer adalah suatu bentuk komunikasi yang digunakan dalam komputasi paralel, pemrograman berorientasi obyek, dan komunikasi antar. Dalam model ini, proses atau benda dapat mengirim dan menerima pesan (yang terdiri dari nol atau lebih byte, struktur data yang kompleks, atau bahkan segmen kode) ke proses lainnya.

Message passing adalah paradigma komunikasi di mana pesan dikirim dari pengirim ke satu atau lebih penerima. Bentuk pesan termasuk (remote) pemanggilan metode, sinyal, dan paket data. Ketika merancang sebuah sistem lewat pesan beberapa pilihan yang dibuat:

  • Apakah pesan ditransfer andal
  • Apakah pesan dijamin akan disampaikan dalam rangka
  • Apakah pesan yang melewati satu-ke-satu (unicast), satu-ke-banyak (multicast atau broadcast), banyak-ke-satu (client-server), atau banyak-ke-banyak (All-to-Semua).
  • Apakah komunikasi sinkron atau asinkron

Dasar teoritis yang menonjol perhitungan bersamaan, seperti model Aktor dan bate proses didasarkan pada pesan lewat. Implementasi sistem konkuren yang menggunakan pesan lewat dapat memiliki pesan lewat sebagai bagian integral dari bahasa, atau sebagai rangkaian perpustakaan panggilan dari bahasa

OpenMP adalah Application Program Interface (API), bersama-sama didefinisikan oleh sekelompok perangkat keras komputer utama dan vendor perangkat lunak. OpenMP menyediakan portabel, model yang terukur untuk pengembang aplikasi paralel memori bersama. API mendukung C / C + + dan Fortran pada berbagai arsitektur. Tutorial ini mencakup sebagian besar fitur utama OpenMP, termasuk berbagai konstruksi dan arahan untuk menentukan daerah paralel, pembagian kerja, sinkronisasi dan lingkungan data. Fungsi perpustakaan runtime dan variabel lingkungan juga dibahas. Tutorial ini mencakup baik C dan Fortran kode contoh dan latihan laboratorium.

Pemrogramman CUDA GPU

CUDA adalah arsitektur komputasi paralel NVIDIA yang memungkinkan peningkatan dramatis dalam kinerja komputasi dengan memanfaatkan kekuatan GPU (graphics processing unit).

Komputer Paralel menggunakan CUDA

Komputasi berkembang dari “central processing” pada CPU untuk “co-processing” pada CPU dan GPU. Untuk mengaktifkan ini paradigma komputasi baru, NVIDIA menemukan arsitektur komputasi paralel CUDA yang sekarang pengiriman di GeForce, ION Quadro, dan Tesla GPU, mewakili dasar terinstal signifikan untuk pengembang aplikasiDan dengan peluncuran terbaru dari Microsoft Windows 7 dan Apple Snow Leopard, komputasi GPU akan mainstream. Dalam sistem operasi baru, GPU tidak hanya akan menjadi prosesor grafis, tetapi juga tujuan paralel prosesor umum dapat diakses oleh aplikasi apapun.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *