Komputasi dapat kita
artikan sebagai suatu cara pemecahan masalah dengan menggunakan algoritma dari
data-data yang diinput. Teori komputasi ini merupakan suatu bagian dari ilmu
computer dan matematika. Tetapi sekarang lebih banyak digunakan dengan computer
tanpa mengurangi fungsi-fungsi dari perhitungan matematika yang digunakan.Secara umum iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.
Pendekatan ilmu komputasi dalam ilmu alam dapat memberikan pemahaman baru denagn model-model yang terus berkembang guna menyelasaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan.
Komputasi Modern
Komputasi modern merupakan pengembangan dari ilmu komputasi yang digunakan untuk melakukan proses pemecahan masalah dengan menggunakan algoritma yang memecahkan masalah dari data-data yang dimasukkan atau diinput. Merupakan sub-bab dari ilmu computer dan matematika, tetapi lebih banyak penerapannya di dunia computer. Pencetus komputasi modern itu sendiri adalah John Von Neumann yang pada awalnya lebih dikenal dengan arsitektur komputer modern.
Sejarah Komputasi Modern
Jenis-Jenis Komputasi Modern
Komputasi modern dibagi kedalam tiga bagian yaitu :
a. Komputasi Mobile (bergerak)
b. Komputasi grid
c. Komputasi cloud (awan)
Yang pertama Komputasi Mobile atau Mobile Computing yaitu komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel. Sehingga dapat dipastikan untuk kemajuan kearah yang lebih dinamis yang membutuhkan perubahan dari alat hingga manusia.
Contoh dari Mobile Computing misalnya GPS, smartphone dan banyak lagi yang lainnya.
Yang Kedua Grid Computing atau komputasi grid yaitu menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar.
Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :
• Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
• Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
• Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.
Yang Ketiga Cloud computing Komputasi cloud yaitu merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.
Dari setiap perkembangan teknologi pasti menimbulkan beberapa dampak dari dampak yang baik untuk kehidupan maupun dampak yang merugikan bagi kehidupan. Dampak baik dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan komputer. Sedangkan dampak buruk dari komputasi modern itu sendiri adalah bahwa dominasi teknologi akan berlanjut dengan berseminya budaya baru yang melahirkan berbagai nilai baru pula yang cenderung menjadi acuan perilaku manusia modern dalam berbagai pola interaksi dengan sesamanya.
Parallel PROCESSING
Pemrosesan
paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk
menjalankan sebuah program secara simultan.
Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan.
TUJUAN PARALLEL PROCESSING
Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.
PARALLEL PROCESSING Komputasi paralel
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.
Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan.
TUJUAN PARALLEL PROCESSING
Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.
PARALLEL PROCESSING Komputasi paralel
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.
Pemrograman
Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan
eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang
digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan
oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu
jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa
pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI
(Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).
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.
Untuk
lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan
1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita
harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi. Ada
4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
SIMD
SIMD
MISD
MIMD
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 1.
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).
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.
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:

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.
Komputasi
paralel membutuhkan :
· algoritma
· bahasa pemrograman
· compiler
Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU.
· algoritma
· bahasa pemrograman
· compiler
Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU.
Tujuan
utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa
komputasi.
* Message Passing Interface (MPI)
MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram
untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel.
MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan
antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah
1. menulis kode paralel secara portable
2. mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3. menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak
begitu cocok dengan model data paralel.
* Message Passing Interface (MPI)
MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram
untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel.
MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan
antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah
1. menulis kode paralel secara portable
2. mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3. menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak
begitu cocok dengan model data paralel.
Hubungan antara Komputasi Modern
dengan Paralel Processing
Hubungan
antara komputasi modern dan parallel processing sangat berkaitan, karena
penggunaan komputer saat ini atau komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan
dengan penyelesaian masalah secara manual. Dengan begitu peningkatan kinerja
atau proses komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan
meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat
keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah
penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan
banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.
Kinerja
komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan
memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah
dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada
menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan
menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU
tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk
masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan
satu CPU saja.
reverensi:
http://id.shvoong.com/internet-and-technologies/universities-research-institutions/2159327-parallel-processing/#ixzz1qmtgdvwh
http://coretanmuvi.blogspot.com/2012/03/paralel-processing.html
http://dio-donaika.blogspot.com/2012/03/komputasi-modern.htmlhttp://coretanmuvi.blogspot.com/2012/03/paralel-processing.html




