Parallel Computation dan Distributed Computation Sebagai Penyelesaian Masalah Pada Komputasi Kinerja Tinggi

TUGAS

KOMPUTASI MODERN

"TUGAS INDIVIDU KOMPUTASI MODERN"

Lembar Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Individu Yang Diampu Oleh:

Adam Huda Nugraha, S.Kom., MMSI

Disusun Oleh:

Alief Priambudi (50418521)

4IA21

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

TEKNIK INFORMATIKA

UNIVERSITAS GUNADARMA

2021/2022

Komputasi Paralel vs Terdistribusi

sumber: ilmukomputasi09.wordpress.com

    Komputasi terdistribusi adalah bidang yang berputar di sekitar sistem terdistribusi. Sistem terdistribusi adalah sistem yang memiliki beberapa komputer yang terletak di lokasi yang berbeda.
Komputer-komputer ini dalam sistem terdistribusi bekerja pada program yang sama. Program ini dibagi menjadi tugas yang berbeda dan dialokasikan ke komputer yang berbeda.
Komputer berkomunikasi dengan bantuan pengiriman pesan. Setelah menyelesaikan komputasi, hasilnya dikumpulkan dan disajikan kepada pengguna.

sumber: ilmukomputasi09.wordpress.com

Komputasi Terdistribusi vs Komputasi Paralel

1. Jumlah Sistem Komputer yang Terlibat
   
   Komputasi paralel umumnya membutuhkan satu komputer dengan beberapa prosesor. Beberapa prosesor dalam sistem komputer yang sama menjalankan instruksi secara bersamaan. Semua prosesor bekerja untuk menyelesaikan tugas yang sama. Jadi mereka harus berbagi sumber daya dan data. Dalam komputasi terdistribusi, beberapa sistem komputer terlibat. Di sini beberapa sistem komputer otonom bekerja pada tugas yang dibagi. Sistem komputer ini juga dapat ditempatkan di lokasi geografis yang berbeda.
2. Ketergantungan Antar Proses
   
   Dalam komputasi paralel, tugas yang harus diselesaikan dibagi menjadi beberapa bagian yang lebih kecil. Tugas yang lebih kecil ini ditugaskan ke beberapa prosesor. Di sini hasil dari satu tugas mungkin menjadi masukan dari tugas lainnya. Hal ini meningkatkan ketergantungan antara prosesor. Kita juga dapat mengatakan, lingkungan komputasi paralel digabungkan secara erat. Beberapa sistem terdistribusi mungkin digabungkan secara longgar, sementara yang lain mungkin digabungkan dengan erat.
3. Skalabilitas
   
   Dalam lingkungan komputasi paralel, jumlah prosesor yang dapat Anda tambahkan dibatasi. Ini karena bus yang menghubungkan prosesor dan memori dapat menangani sejumlah koneksi yang terbatas. Ada batasan pada jumlah prosesor yang dapat ditangani oleh bus yang menghubungkannya dan memori. Keterbatasan ini membuat sistem paralel kurang skalabilitasnya. Lingkungan komputasi terdistribusi lebih terukur. Ini karena komputer terhubung melalui jaringan dan berkomunikasi dengan mengirimkan pesan.
4. Berbagi Sumber Daya
   
   Dalam sistem yang menerapkan komputasi paralel, semua prosesor berbagi memori yang sama. Mereka juga berbagi media komunikasi dan jaringan yang sama. Prosesor berkomunikasi satu sama lain dengan bantuan memori bersama.
   Sistem terdistribusi, di sisi lain, memiliki memori dan prosesor sendiri.
5. Sinkronisasi
   
   Dalam sistem paralel, semua proses berbagi jam master yang sama untuk sinkronisasi. Karena semua prosesor di-host pada sistem fisik yang sama, mereka tidak memerlukan algoritma sinkronisasi apa pun.
   Dalam sistem terdistribusi, sistem pemrosesan individu tidak memiliki akses ke jam pusat apa pun. Oleh karena itu, mereka perlu menerapkan algoritma sinkronisasi.
6. Menggunakan
   
   Komputasi paralel sering digunakan di tempat-tempat yang membutuhkan daya pemrosesan yang lebih tinggi dan lebih cepat. Misalnya, superkomputer. Karena tidak ada kelambatan dalam penyampaian pesan, sistem ini memiliki kecepatan dan efisiensi tinggi. Komputasi terdistribusi digunakan ketika komputer berada di lokasi geografis yang berbeda.
   Dalam skenario ini, kecepatan umumnya bukan masalah penting. Mereka adalah pilihan yang lebih disukai ketika skalabilitas diperlukan.
7. Perbandingan Tabular Komputasi Terdistribusi vs Komputasi Paralel
   
   
   Secara keseluruhan, kita dapat mengatakan bahwa kedua metodologi komputasi diperlukan. Keduanya melayani tujuan yang berbeda dan berguna berdasarkan keadaan yang berbeda.
   Terserah pengguna atau perusahaan untuk membuat keputusan tentang metodologi mana yang harus dipilih. Umumnya, perusahaan memilih salah satu atau keduanya tergantung pada mana yang efisien di mana. Itu semua didasarkan pada harapan hasil yang diinginkan. Dalam sistem komputasi paralel, karena jumlah prosesor meningkat, dengan cukup paralelisme yang tersedia dalam aplikasi, sistem tersebut dengan mudah mengalahkan sistem sekuensial dalam kinerja melalui memori bersama. Dalam sistem seperti itu, prosesor juga dapat berisi memori yang dialokasikan secara lokal, yang tidak tersedia untuk prosesor lain.
   Dalam sistem komputasi terdistribusi, beberapa prosesor sistem dapat berkomunikasi satu sama lain menggunakan pesan yang dikirim melalui jaringan. Sistem seperti itu semakin tersedia akhir-akhir ini karena ketersediaan prosesor komputer dengan harga rendah dan tautan bandwidth tinggi untuk menghubungkannya.

Pengertian Komputasi Kinerja Tinggi (HPC)

    Komputasi Kinerja Tinggi (High Performance Computing), adalah sistem komputer yang dibangun agar mampu menyelesaikan beban komputasi yang tak terkira beratnya dalam waktu yang masih bisa diterima.

Beban Komputasi

Saat ini, komputasi berat yang termasuk problem menantang (grand challenge problems) antara lain:

1. Membuat prosesor yang lebih cepat
2. Melakukan kalkulasi secara paralel dengan banyak prosesor

    Untuk cara pertama, jalur elektronik prosesor harus diperkecil agar sinyal mengalir makin pendek dan arus makin kecil. Sayangnya, teknologi manufaktur semikonduktor saat ini masih memakai teknik litografi dan sudah mendekati limitnya. Sebagai informasi, chip prosesor terkini (Intel i7) telah mencapai skala 45 nano meter. Jika diperkecil lagi, kemungkinan kesalahan dalam proses manufaktur membesar sehingga keandalannya makin turun.
    Dengan demikian, harapan mempercepat komputasi yang masih terbuka lebar hanyalah dengan cara paralelisme. Pada paradigma ini, algoritma program harus dipecah menjadi beberapa lajur (thread) yang bisa dikerjakan secara bersamaan. Masing-masing lajur akan dikerjakan oleh satu prosesor, dan nanti hasil akhirnya dikumpulkan kembali. Secara teoritis, jika sebuah beban mampu diselesaikan oleh satu prosesor dalam waktu T, maka N buah prosesor akan mampu menyelesaikannya dalam waktu T/N.
    Untuk mewujudkan komputasi paralel, diperlukan dukungan perangkat keras yang menyediakan banyak prosesor, dan juga sistem operasi untuk membagi beban komputasi ke seluruh prosesor tersebut. Sistem ini ternyata tidak mudah, sehingga pada awalnya, komputasi paralel hanya bisa dinikmati oleh sistem yang mahal dan besar seperti komputer super. Untunglah dengan berkembangnya jaman, komputasi paralel mulai bisa ditemukan pada komputer biasa.

Referensi:

https://ilmukomputasi09.wordpress.com/2013/06/15/pengertian-komputasi-kinerja-tinggi-hpc/

https://ichi.pro/id/komputasi-paralel-vs-terdistribusi-157843820157375