PROSESOR PARALEL

PROSESOR PARALEL

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. 

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.

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.

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.

Referensi :

 http://id.shvoong.com/internet-and-technologies/universities-research-institutions/2159327-parallel-processing/#ixzz1qmtgdvwh
http://coretanmuvi.blogspot.com/2012/03/paralel-processing.html

PIPELINING DAN RISC

PIPELINING DAN RISC

Pipelining adalah suatu cara yang digunakan untuk melakukan sejumlah kerja secara bersamaan tetapi dalam tahap yang berbeda yang dialirkan secara continue pada unit pemrosesan.

·          Tujuan yang ingin dicapai dalam pipelining adalah untuk meingkatkan throughput.

(the number of instructions complete per unit of time – but it is not reduce the execution time of an individual instruction).

·          Waktu yang digunakan untuk eksekusi setiap tugas sama dengan waktu yang digunakan untuk suatu eksekusi nonpipeline.

·          Tetapi karna eksekusi tugas yang berurutan dilakukan secara bersamaan, maka jumlah tugas yang dapat dieksekusi dalam suatu waktu yang disediakan lebih tinggi.

·          Hadware pipeline menyediakan throughput yang lebih baik dibandingkan dengan hardware non-pipelining.

RISC adalah komputasi kumpulan instruksi yang disederhanakan. RISC merupakan sebuah arsitektur komputer atau arsitektur komputasi modern dengan instruksi-instruksi dan jenis eksekusi yang paling sederhana. Arsitektur ini digunakan pada komputer dengan kinerja tinggi, seperti komputer vektor. Selain digunakan dalam komputer vektor, desainini juga diimplementasikan pada prosesor komputer lain, seperti pada beberapamikroprosesor Intel 960, Itanium (IA64) dari Intel Corporation, Alpha AXP dari DEC, R4x00dari MIPS Corporation, PowerPC dan Arsitektur POWER dari International Business Machine.Selain itu, RISC juga umum dipakai pada Advanced RISC Machine (ARM) dan StrongARM(termasuk di antaranya adalah Intel XScale), SPARC dan UltraSPARC dari Sun Microsystems,serta PA-RISC dari Hewlett-Packard.

Prosesor Vektor Pipelining

Sebuah prosesor vektor atau prosesor array, adalah unit pemrosesan sentral (CPU) yang mengimplementasikan set instruksi berisi instruksi yang beroperasi pada satu dimensi array data yang disebut vektor. Hal ini kontras dengan prosesor skalar , yang instruksi beroperasi pada item data tunggal. Meskipun prosesor Intel dan klon mereka desain awalnya sebagai skalar, model baru berisi peningkatan jumlah vektor instruksi khusus seperti yang disediakan oleh Ekstensi Vector Lanjutan ditetapkan. Prosesor vektor pertama kali muncul pada 1970-an, dan membentuk dasar dari yang paling superkomputer di tahun 1980 dan 1990-an. Perbaikan dalam prosesor skalar, terutama mikroprosesor , mengakibatkan penurunan prosesor vektor tradisional di superkomputer, dan munculnya teknik pengolahan vektor di CPU pasar massal sekitar awal 1990-an. Hari ini, CPU komoditas yang paling mengimplementasikan arsitektur yang menampilkan instruksi untuk beberapa pemrosesan vektor pada beberapa (vektoralisasi) set data, biasanya dikenal sebagai SIMD (Single nstruction Multiple Data). Teknik pemrosesan vektor juga ditemukan di konsol video game hardware dan akselerator grafis . Pada tahun 2000, IBM , Toshiba dan Sony berkolaborasi untuk menciptakan prosesor Cell , yang terdiri dari satu prosesor skalar dan delapan prosesor vektor, yang ditemukan digunakan dalam Sony PlayStation 3 di antara aplikasi lain. Desain Cpu lain mungkin termasuk beberapa instruksi untuk pemrosesan vektor pada beberapa set data, biasanya dikenal sebagai MIMD (Multiple Instruksi Multiple Data). Desain seperti biasanya didedikasikan untuk aplikasi tertentu dan tidak umum dipasarkan untuk komputasi tujuan umum.

RISC ( Reduced  Instruction set Computer)

RICS singkatan dari Reduced Instruction Set Computer. Merupakan bagian dari arsitektur mikroprosessor, berbentuk kecil dan berfungsi untuk mengeset istruksi dalam komunikasi diantara arsitektur yang lainnya. arsitektur RISC memiliki beberapa karakteristik diantaranya :

• Siklus mesin ditentukan oleh waktu yang digunakan untuk mengambil dua buah operand dari register, melakukan operasi ALU, dan menyimpan hasil operasinya kedalam register, dengan demikian instruksi mesin RISC tidak boleh lebih kompleks dan harus dapat mengeksekusi secepat mikroinstruksi pada mesin-mesin CISC. Dengan menggunakan instruksi sederhana atau instruksi satu siklus hanya dibutuhkan satu mikrokode atau tidak sama sekali, instruksi mesin dapat dihardwired. Instruksi seperti itu akan dieksekusi lebih cepat dibanding yang sejenis pada yang lain karena tidak perlu mengakses penyimapanan kontrol mikroprogram saat eksekusi instruksi berlangsung.

• Operasi berbentuk dari register-ke register yang hanya terdiri dari operasi load dan store yang mengakses memori . Fitur rancangan ini menyederhanakan set instruksi sehingga menyederhanakan pula unit control. Keuntungan lainnya memungkinkan optimasi pemakaian register sehingga operand yang sering diakses akan tetap ada di penyimpan berkecepatan tinggi. Penekanan pada operasi register ke register merupakan hal yang unik bagi perancangan RISC.

• Penggunaan mode pengalamatan sederhana, hampir sama dengan instruksi menggunakan pengalamatan register,. Beberapa mode tambahan seperti pergeseran dan pe-relatif dapat dimasukkan selain itu banyak mode kompleks dapat disintesis pada perangkat lunak dibanding yang sederhana, selain dapat menyederhanakan sel instruksi dan unit kontrol.

• Penggunaan format-format instruksi sederhana, panjang instruksinya tetap dan disesuaikan dengan panjang word. Fitur ini memiliki beberapa kelebihan karena dengan menggunakan field yang tetap pendekodean opcode dan pengaksesan operand register dapat dilakukan secara bersama-sama

  

Referensi :

http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/390/jbptunikompp-gdl-sindrianil-19458-10-9-pipeli-g.pdf

http://www.scribd.com/doc/71858269/CISC-Complex-Instruction-Set-Computers-Dan-RISC-Reduced-Instruction-Set-Computers