[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]

Pada saat sebuah algoritma digunakan untuk memecahkan sebuah persoalan, maka performance dari algoritma tersebut akan dinilai. Hal ini berlaku untuk algoritma, baik algoritma sekuensial maupun algoritma paralel. Penampilan sebuah algoritma pengolahan peralel dapat dinilai dari beberapa kriteria, seperti running time dan banyaknya prosesor yang digunakan.

Running Time

• Running time adalah waktu yang digunakan oleh sebuah algoritma untuk menyelesaikan masalah pada sebuah komputer paralel dihitung mulai dari saat algoritma mulai hingga saat algoritma berhenti. Jika prosesor-prosesornya tidak mulai dan selesai pada saat yang bersamaan, maka running time dihitung mulai saat komputasi pada prosesor pertama dimulai hingga pada saat komputasi pada prosesor terakhir selesai.

Counting Steps

• Untuk menentukan running time, secara teoritis dilakukan analisa untuk menentukan waktu yang dibutuhkan sebuah algoritma dalam mencari solusi dari sebuah masalah. Hal ini dilakukan dengan cara menghitung banyaknya operasi dasar, atau step (langkah), yang dilakukan oleh algoritma untuk keadaan terburuknya (worst case).

Langkah-langkah yang diambil oleh sebuah algoritma dibedakan ke dalam dua jenis yaitu :

• Computational step

Sebuah computational step adalah sebuah operasi aritmetika atau operasi logika yang dilakukan terhadap sebuah data dalam sebuah prosesor.

• Routing step.

Pada routing step, sebuah data akan melakukan perjalanan dari satu prosesor ke prosesor lain melalui shared memory atau melalui jaringan komunikasi.

Speedup

• Pengukuran speedup sebuah algoritma paralel adalah salah satu cara untuk mengevaluasi kinerja algoritma tersebut.
• Speedup adalah perbandingan antara waktu yang diperlukan algoritma sekuensial yang paling efisien untuk melakukan komputasi dengan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan komputasi yang sama pada sebuah mesin pipeline atau paralel.

[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]

[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]

Menurut T.G.Lewis, komputer paralel dikelompokkan menjadi :

Synchronous :

• Pada komputer paralel yang termasuk dalam kategori ini terdapat koordinasi yang mengatur beberapa operasi untuk dapat berjalan bersamaan sedemikian hingga tidak ada ketergantungan antar operasi.
• Parallelism yang termasuk dalam kategori ini adalah vector/array parallelism, SIMD dan systolic parallelism.
• Systolic parallel computer adalah multiprocessor dimana data didistribusikan dan dipompa dari memory ke suatu array prosesor sebelum kembali ke memory.

Asynchronous :

• Pada komputer paralel asynchronous, masing-masing prosesor dapat diberi tugas atau operasi yang berbeda-beda dan masing-masing prosesor melaksanakan operasi tersebut secara sendiri-sendiri tanpa perlu koordinasi.
• Paradigma yang juga termasuk dalam kategori ini adalah MIMD dan reduksi.
• Paradigma reduksi adalah paradigma yang berpijak pada konsep graph reduksi. Program dengan model reduksi diekspresikan sebagai graph alur data. Komputasi berlangsung dengan cara mereduksi graph dan program berhenti jika graph akhirnya tinggal mempunyai satu simpul saja.

MICHAEL J. QUINN  membedakan paralelism dalam dua jenis :
Data Parallelism dan Control Parallelism.

• Data Parallelism : penerapan operasi yang sama secara simultan terhadap elemen-elemen dari kumpulan data.
• Control Parallelism : penerapan operasi-operasi berbeda terhadap elemen-elemen data yang berbeda secara bersamaan. Pada control parallelism memungkinkan terjadinya aliran data antar proses dan kemungkinan terjadi aliran data yang kompleks/rumit. Pipeline merupakan satu kasus khusus dari control parallelism dimana aliran data membentuk jalur yang sederhana.

M. J. FLYNN.
Pengklasifikasian oleh Flynn, dikenal sebagai Taksonomi Flynn yang membedakan komputer paralel ke dalam empat kelas berdasarkan konsep aliran data (data stream) dan aliran instruksi (instruction stream), yaitu : SISD, SIMD, MISD, MIMD.

SISD (Single Instruction stream, Single Data stream)

• Komputer tunggal yang mempunyai satu unit kontrol, satu unit prosesor dan satu unit memori.

SIMD  (Single Instruction Multiple Data stream)

• Komputer yang mempunyai beberapa unit prosesor di bawah satu supervisi satu unitcommon control. Setiap prosesor menerima instruksi yang sama dari unit kontrol, tetapi beroperasi pada data yang berbeda.

MISD (Multiple Instruction Single Data stream)

• Sampai saat ini struktur ini masih merupakan struktur teoritis dan belum ada komputer dengan model ini.

MIMD (Multiple Instruction Multiple Data stream)

• Organisasi komputer yang memiliki kemampuan untuk memproses beberapa program dalam waktu yang sama. Pada umumnya multiprosesor dan multikomputer termasuk dalam kategori ini.

[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]

[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]

Pada terdahulu, teori-teori ilmu klasik dikembangkan berdasarkan obeservasi, teori dan experience/pengalaman.

• Dari observasi yang dilakukan pada fenomena tertentu akan dihasilkan suatu hipotesa
• Teori-teori dikembangkan untuk menerangkan fenomena
• Dan akhirnya menggunakan Design Experimen untuk menguji teori nya. (Biasanya sering dilakukan secara fisik, dan berbiaya mahal, terkadang waktu yang lama dan tidak etis)

Saat ini Experimen lebih banyak dilakukan secara simulasi numerik, sehingga membutuhkan konstruksi komputasi yang sangat kuat. Baik fisik mesin komputer yang digunakan maupun algoritma yang paling efisien . Ukuran komputasi yang semakin meningkat secara significant akhirnya tidak dapat lagi dilakukan dengan hanya menggunakan komputer dengan single processor, tapi sudah memerlukan dukungan mesin komputasi yang memiliki lebih dari satu prosessor.

Contoh kebutuhan akan komputer paralel :

Oceanographer pada Oregon State University akan mensimulasikan secara numerik sirkulasi global dari samudra dengan membagi laut sebagai berikut:

• 4096: dari timur ke barat
• 1024 dari utara ke selatan
• 12 lapisan laut

Hal ini berarti membutuhkan 4096 X 1024 X 12 ? ± 50 juta sel matrik. Jika setiap bagian (iterasi) butuh 10 menit dengan 30 milyar kalkulasi floating point maka tentu memerlukan komputer yang EXTREMELY HIGH SPEED

[Ke Urutan Pembelajaran Paralel]