TUGAS 4 - ARTIKEL PARAREL COMPUTATION

Nama Kelompok :     AFIF RIZKYANTO

DENI REJA AFRIJA (51412833)

GILANG BAGUS MAULANA

TISAR SETIA EKA

KONSEP PARALEL

Banyak perkembangan-perkembangan baru dalam arsitektur komputer yang didasarkan pada konsep pemrosesan paralel.Pemrosesan paralel dalam sebuah komputer dapat didefinisikan sebagai pelaksanaan instruksi-instruksi secara bersamaan waktunya. Hal ini dapat menyebabkan pelaksanaan kejadian-kejadian (1) dalam interval waktu yang sama, (2) dalam waktu yang bersamaan atau (3) dalam rentang waktu yang saling tumpang tindih.Sekalipun didukung oleh teknologi prosesor yang berkembang sangat pesat, komputer sekuensial tetap akan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnya konsep keparalelan (parallelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatan pemrosesan yang sangat tinggi, seperti misalnya prakiraan cuaca, simulasi pada reaksi kimia, perhitungan aerodinamika dan lain-lain.Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasa pemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itu sendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karena masalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangat tinggi.
DISTRIBUSI PROSESSINGDefinisi umum dari pemrosesan terdistribusi merupakan cara untuk mempercepat pengolahan data atau informasi dengan mendistribusikan pekerjaan atau intruksi ke banyak komputer yang telah dipilih untuk memberi kekuatan pemrosesan yang lebih cepat. Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya.
Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut.Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya. Dalam prosesnya setiap komputer berinteraksi satu sama lain untuk mencapai tujuan bersama.
ARSITEKTUR KOMPUTER PARALELKarakteristik umum dari architectural parallel komputer adalah sebagai berikut:

Pertama dalam hal pembagian memori pada komputer parallel yang sangat bervariasi, namun pada umumnya memiliki kesamaan kemampuan untuk semua prosesor dalam mengakses semua memori sebagai ruang alamat global.

Kedua beberapa prosesor dapat beroperasi secara independen akan tetapi harus didukung oleh berbagai sumber daya memori yang sama.

Ketiga yaitu karakteristik yang terletak pada perubahan lokasi memori yang dipengaruhi oleh satu prosesor yang terlihat oleh proses – prosesor lainnya.

Keempat, karakteristiknya terlihat pada mesin memori bersama dapat dibagi menjadi dua kelas utama berdasarkan waktu akses memori: UMA dan NUMA.

Sesuai taksonomi Flynn, seorang Designer Processor, Organisasi Prosesor dibagi menjadi 4 :

SISD (Single Instruction Single Data Stream)

Single Instruction – Single Data.Komputer ini memiliki hanya satu prosesor dan satu instruksi yang dieksekusi secara serial.Komputer ini adalah tipe komputer konvensional.Menurut mereka tipe komputer ini tidak ada dalam praktik komputer paralel karena bahkan mainframe pun tidak lagi menggunakan satu prosesor.

SIMD (Single Instruction Multiple Data Stream)

Single Instruction – Multiple Data.Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor, tetapi hanya mengeksekusi satu instruksi secara paralel pada data yang berbeda pada level lock-step.

MISD (Multiple Instruction Single Data Stream)

Multiple Instructions – Single Data.Teorinya komputer ini memiliki satu prosesor dan mengeksekusi beberapa instruksi secara paralel tetapi praktiknya tidak ada komputer yang dibangun dengan arsitektur ini karena sistemnya tidak mudah dipahami.

MIMD (Multiple Instruction Multiple Data Stream)

Multiple Instructions – Multiple Data.Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor dan mengeksekusi lebih dari satu instruksi secara paralel.Tipe komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel, bahkan banyak supercomputer yang menerapkan arsitektur ini.

THREAD PROGRAMMING

Secara umum model pemrograman ini adalah jenis pemrograman memori yang digunakan secara bersamaan. Dalam Thread Programming Paralel, sebuah proses tunggal dapat memiliki beberapa jalur eksekusi yang konkuren. Implementasi thread bukanlah hal baru dalam teknik komputasi, Secara historis, perusahaan hardware menerapkan thread versi mereka sendiri. Implementasi tersebut berada secara substansial dari satu sama lain sehingga sulit bagi programmer untuk mengembangkan aplikasi yang thread portabel.

MESSAGING PASSING, OPEN MP

Jenis model ini menunjukkan karakteristik sebagai berikut:

Tugas pertukaran data melalui komunikasi dengan mengirim dan menerima pesan.

Transfer data biasanya memerlukan kerjasama operasi yang akan dilakukan oleh masing-masing proses.

(Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mendukung multi processing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model hibrida pemrograman paralel  dapat dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP non-shared memory systems.

IMPLEMENTASI KOMPUTASI PARAREL PADA DUNIA BISNIS KHUSUSNYA PERFILMAN
Pada bagian ini penulis akan membahas salah satu implementasi komputasi parallel pada dunia bisnis yaitu pada dunia perfilman yaitu rendering film. Kemajuan di bidang komputasi, khususnya dalam bidang komputer grafis memberikan kemudahan untuk memodelkan suatu benda dalam alam 3 dimensi virtual di komputer.Kita dapat membuat suatu benda dalam wujud 3 dimensi dan mengubah-ubah sudut pandang, menentukan pencahayaan, bahkan menyusun gerakan benda dalam alam 3 dimensi virtual tersebut. Perkembangan ini muncul dari kebutuhan di bidang manufaktur untuk memiliki komputer yang dapat membantu perancangan (computer aided design-CAD). Ditemukannya teknik-teknik dan metoda rendering suatu obyek 3 D ke dalam media 2 D membuat benda yang dihasilkan oleh perangkat lunak ini menjadi semakin nyata dan menyerupai aslinya.Komputasi Paralel mempunyai prinsip yang bersesuaian dengan algoritma Divide and Conquer, yaitu membagi-bagi proses menjadi bagian-bagian yang cukup kecil dan memungkinkan untuk dikerjakan oleh sebuah unit komputasi. Terdapat 2 klasifikasi parallel computer yang penting, yaitu : Sebuah komputer dengan banyak unit komputasi internal, atau lebih dikenal sebagai Shared Memory Multiprocessor. Beberapa komputer yang terhubung melalui sebuah jaringan, atau lebih dikenal sebagai Distributed Memory Multicomputer.Pada bagian ini yaitu pada rendering Film digunakan unit Komputasi parallel Distributed Memory Multicomputer.Hal ini dikarenakan computer yang digunakan untuk membuat rendering filmnya adalah Kluster Komputer. Kluster computer adalah proses menghubungkan beberapa computer agar dapat bekerja secara bersama-sama dengan sebuah jaringan sebagai media penghubungnya.Komponen kluster biasanya saling terhubung dengan cepat melalui sebuah interkoneksi yang sangat capat, atau juga melalui jaringan local (LAN). Keuntungan memakai Kluster Komputer ini yaitu pemrosesan dapat dilakukan lebih cepat karena  mempunyai mesin-mesin yang masing-masing multiprocessor. Terdapat incremental Scalability dimana penambahan system-sistem baru dengan inkremen yang kecil.Dalam Kluster Komputer kegagalan yang terjadi di dalam satu node tidak berarti atau disebut dengan “Loss of service”. Dan yang terakhir yaitu biaya yang dibutuhkan lebih murah, hal ini dikarenakan Kluster computer dapat menghasilkan power komputasi yang sama atau lebih tinggi dari computer parallel sebenarnya.3D Rendering merupakan salah satu proses yang sangat penting dalam melakukan pengolahan gambar 3D. Tanpa dirender suatu gambar yang diolah oleh perangkat lunak animasi 3D hanya akan tampil dalam bentuk kumpulan point dan wireframe sederhana. Proses render melakukan “pembungkusan” tekstur pada objek yang bersesuaian sesuai cahaya yang datang pada objek tersebut. Namun proses render membutuhkan daya komputasi yang sangat besar karena banyaknya titik koordinat yang harus dikomputasi, terutama jika data 3D yang diolah cukup rumit

PERUSAHAAN  WETA STUDIOWETA

Digital, sebuah perusahaan animasi dan spesial efek yang bermarkas di Selandia Baru, membangun fasilitas render farm berbasis cluster hingga skalabilitas ribuan prosesor untuk mengerjakan film ini. Jika sekuel Lord of The Ring dikerjakan dengan personal computer (PC) yang tercepat saat ini, dibutuhkan waktu lebih dari 10 tahun untuk menyelesaikan proses rendering. Bagi para artis grafis 3D atau animator, hal yang paling menyita waktu adalah menunggu proses rendering.Beberapa waktu lalu Pixar, sebuah studio 3D spesial efek membangun HPC Cluster baru berbasis 1.920 prosesor Intel Xeon untuk menggantikan mesin Sun Enterprise Render Server yang dipakai untuk produksi film Monster Inc.Oracle, vendor aplikasi database terkemuka telah mendukung teknologi cluster dengan meluncurkan Oracle 9i.Berpikir sedikit optimistis, dengan dukungan ini setidaknya kita bisa mengevaluasi ulang kebutuhan kita membeli mainframe yang mahal untuk menjalankan aplikasi enterprise Anda dan menggantikan dengan mesin berbasis HPC Cluster.Dan mungkin, dengan sedikit percaya diri, mesin tersebut dapat merupakan produk rakitan sendiri.Selain dapat menjadi indikasi kegiatan riset dan pencapaian teknologi kepemilikan superkomputer, hal itu juga merupakan masalah prestisius bangsa. Salah satu proyek yang cukup ambisius tahun ini adalah RedGrid, sebuah supercluster RRC yang dibangun oleh Cray dengan prosesor AMD Opteron dan diprediksikan menjadi superkomputer nomor dua tercepat di dunia.

KESIMPULAN

Melakukan 3D Rendering tentu akan merupakan masalah yang sangat merepotkan jika tidak menggunakan algoritma memadai, dikarenakan banyaknya point dan polygon yang harus dikalkulasi setiap proses. Penggunaan algoritma Divide and Conquer tentu sangat membantu agar pekerjaan penghitungan yang sangat banyak dalam proses render dapat dikerjakan oleh beberapa unit komputasi sekaligus secara bersamaan. Hal ini juga telah dibuktikan dengan banyaknya perusahaan animasi dan film yang sering melakukan pekerjaan proses render menggunaan sistem komputasi paralel di dalam perusahaan mereka.

SUMBER

https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/

https://dsitompul.files.wordpress.com/2008/11/komputasi-paralel3.doc

http://www.scribd.com/doc/32982265/Parallel-Processing

http://www.gudangmateri.com/2009/12/pemrosesan-paralel.html

http://yanboyz.blogspot.com/2009/07/teori-komputasi-parallel-untuk.html

http://backtocampus.zulhipni.web.id/?p=14

https://erarahma.wordpress.com/2015/06/26/distribusi-processing/