Parallel
computing 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. Tetapi dalam
praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang
berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya, Maksudnya program dijalankan dengan
banyak CPU secara bersamaan dengan tujuan untuk membuat program yang lebih baik
dan dapat diproses dengan cepat. Dapat diambil kesimpulan bahwa pada parallel
processing berbeda dengan istilah multitasking, yaitu satu CPU mengangani atau
mengeksekusi beberapa program sekaligus, parallel processing dapat disebut juga
dengan istilah parallel computing.
Sejarah
mencatat Konferensi internasional tentang ParCo97 komputasi paralel (Parallel
Computing 97) diadakan di Bonn, Jerman 19-22 September 1997. Konferensi pertama
dalam seri ini dua tahunan diadakan pada tahun 1983 di Berlin. Selanjutnya
konferensi diadakan di Leiden (Belanda), London (Inggris), Grenoble (Prancis)
dan Gent (Belgia).
Sejak
awal tujuan dengan (Komputasi Paralel) konferensi parco adalah untuk
mempromosikan penerapan komputer paralel untuk memecahkan masalah kehidupan
nyata. Dalam kasus ParCo97 tonggak baru dicapai dalam bahwa lebih dari setengah
dari makalah dan poster yang disajikan prihatin dengan aspek aplikasi. Fakta
ini mencerminkan kedatangan usia komputasi paralel.
Sekitar
200 makalah yang disampaikan kepada Komite Program oleh penulis dari seluruh
dunia. Program akhir terdiri dari empat makalah diundang, 71 kontribusi ilmiah
/ industri kertas dan 45 poster. Selain diskusi panel tentang Komputasi Paralel
dan Evolusi Cyberspace diadakan.
Penekanan
praktis konferensi ini ditekankan oleh pameran industri di mana perusahaan
menunjukkan perkembangan terbaru dalam peralatan pemrosesan paralel dan
perangkat lunak. Pembicara dari perusahaan yang berpartisipasi mempresentasikan
makalah dalam sesi industri di mana perkembangan baru dalam komputasi paralel
dilaporkan.
Komputer
paralel secara kasar dapat diklasifikasikan menurut tingkat di mana hardware
mendukung paralelisme, dengan komputer multi-core dan multi-prosesor yang
memiliki elemen pemrosesan ganda dalam satu mesin, sedangkan cluster, MPP, dan
grid menggunakan beberapa komputer untuk bekerja pada hal yang sama tugas.
Khusus arsitektur komputer paralel kadang-kadang digunakan bersama prosesor
tradisional, untuk mempercepat tugas-tugas tertentu.
Komputasi
Paralel membutuhkan :
1. Algoritma
2. bahasa pemrograman
3. compiler
Sumber
daya komputer (computer resource) dapat terdiri dari sebuah komputer dengan
beberapa processor, atau beberapa komputer yang terhubung oleh sebuah jaringan,
atau pun kombinasi antara keduanya. Processor mengakses data melalui shared
memory. Beberapa supercomputer parallel processing system memiliki ratusan
bahkan ribuan microprocessor.
Dengan
bantuan dari parallel processing, sejumlah komputasi dapat dijalankan dalam
satu waktu, memangkas waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan sebuah project.
Parallel processing sangat berguna untuk project yang membutuhkan komputasi
komplek, seperti weather modelling dan efek digital spesial (special effect
digital). Untuk lebih memahami konsep dari parallel processing, Anda dapat menyimak
analoginya berikut ini.
Dengan
bantuan dari parallel processing, masalah yang sangat kompleks dapat
terselesaikan dengan efektif dan lebih efisien. Parallel computing dapat secara
efektif digunakan untuk tugas-tugas (task) yang melibatkan begitu banyak
komputasi, untuk dapat dibagi menjadi task-task yang lebih kecil.
Contoh
sistem yang diterapkan pada obyek 3D yang besar dan rinci, interpretasi
geometrik yang melekat seri membatasi kecepatan generasi gambar. Untuk
mempercepat prosedur menafsirkan, sebuah Graphic Processing Unit (GPU) metode
berbasis memanfaatkan Compute Arsitektur Unified Device (CUDA) yang diusulkan
dalam tulisan ini. Pendekatan terfokus melibatkan dua tahap: pertama adalah
scan sekuensial pada string yang dihasilkan negara dari derivasi dari L-sistem
yang berjalan pada CPU, yang kedua adalah komputasi paralel pada GPU dengan
CUDA. Simbol dalam string negara diinterpretasikan sebagai perintah penyu dan
kura-kura primitif grafis yang menyatakan tergantung pada operasi perkalian
matriks di scan sekuensial. Kemudian dengan posisi dan arah tercakup dalam penyu
negara, garis (silinder) yang dihasilkan dan primitif grafik diubah menjadi
sistem koordinat penyu menggunakan ribuan benang paralel dalam fase komputasi.
Dibandingkan dengan metode lain, metode yang diusulkan lebih efisien.
Keuntungan
utama parallel computing adalah program dapat melakukan eksekusi secara lebih
cepat. Jika hardware komputer yang mengeksekusi sebuah program yang menggunakan
parallel computing memiliki arsitekturnya, seperti pada processor (CPU /
Central Processing Unit), parallel computing dapat menjadi sebuah teknik yang
efisien. Sebagai sebuah analogi, jika satu orang membawa satu boks dan orang
tersebut adalah processor, program yang mengeksekusi secara berurutan hanya
dapat membawa satu boks dalam satu waktu. Ketika mengeksekusi dalam paralel,
program yang sama dapat terbagi ke dalam dua task berbeda, dan jika terdapat
dua processor yang tersedia, maka dapat membawa dua boks dalam waktu yang sama.
Dengan melakukan hal ini, orang tersebut dapat membawa boks dan menyelesaikan
tugasnya secara lebih cepat.
Sumber
:
http://dikky12.wordpress.com/2011/04/01/parallel-processing/
http://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_computing