Komputer dikatakan sebagai mesin komputasi paralel jika memenuhi beberapa syarat berikut ini:
-Data yang diproses dipecah menjadi bagian-bagian terpisah yang bekerja secara independen dan terus-menerus.
- Proses pengeksekusian instruksi ganda. Sehingga dalam sekali waktu, bisa dihasilkan 2 atau lebih suatu output data. Untuk lebih detilnya bisa dibaca pada sub bab taksonomi Flynn. Yang dalam hal ini sangat berbeda dengan paradigma perkembangan pengolahan data yang berkisar pelebaran jalur data, bukan penjamakan instruksi
- Dapat menyelesaikan tugas lebih cepat daripada dengan perangkat serial.
Distributed computing
Merupakan sebuah sistem komputer dengan memori terdistribusi, dimana masing-masing elemen pemrosesan dihubungkan oleh jaringan.
Architectural parallel computer
Michael J. Flynn menciptakan satu diantara sistem klasifikasi untuk komputer dan program paralel, yang dikenal dengan sebutan Taksonomi Flynn. Flynn mengelompokkan komputer dan program berdasarkan banyaknya set instruksi yang dieksekusi dan banyaknya set data yang digunakan oleh instruksi tersebut.
1. SISD (Single Instruction stream, Single Data stream)
Komputer tunggal yang mempunyai satu unit kontrol, satu unit prosesor dan satu unit memori Instruksi dilaksanakan secara berurut tetapi boleh juga overlap dalam tahapan eksekusi (overlap) Satu alur instruksi didecode untuk alur data tunggal.
Komputer yang mempunyai beberapa unit prosesor di bawah satu supervisi satu unit common control. Setiap prosesor menerima instruksi yang sama dari unit kontrol, tetapi beroperasi pada data yang berbeda.
Sampai saat ini struktur ini masih merupakan struktur teoritis dan belum ada komputer dengan model ini.
4. MIMD (Multiple Instruction stream, Multiple Data stream)
Organisasi
komputer yang memiliki kemampuan untuk memproses beberapa program dalam
waktu yang sama. Pada umumnya multiprosesor dan multikomputer termasuk
dalam kategori ini.
OpenMP (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.
Sejarah OpenMP dimulai dari diterbitkannya API pertama untuk Fotran 1.0 pada Oktober 1997 oleh OpenMP
Architecture Review Board (ARB). Oktober tahun berikutnya OpenMP
Architecture Review Board (ARB) merilis standart C / C++. Pada tahun
2000 mengeluarkan versi 2.0 untuk fotran dan poda tahun 2002
dirilis versi 2.0 untuk C / C++. Pada tahun 2005 dirilis versi 2.5 yang
merupakan pengabungan fotran, C, dan C++/ pada mei 2008 versi 3.0 yang
terdapat didalmnya konsept tasks dan task construct.
OpenMP
mengimplementasi multithreading. Bagian kode yang akan dijalankan
secara parallel ditandai sesuai dengan Preprocessor directif sehingga
akan membuat thread-thread sebelum dijalnkan. Setiap thread memiliki id
yang di buat mengunakan fungsi (
omp_get_thread_num() pada C/C++ dan OMP_GET_THREAD_NUM() pada Fortran).
Secara default, setiap thread mengeksekusi kode secara parallel dan
independent. "Work-sharing constructs" dapat dapat digunakan untuk
membagi tugas antar thread sehingga setiap thread menjalankan sesuai
bagian alokasi kodenya. Fungsi OpenMP berada pada file header yang
berlabel “omp.h” di C / C++
Multicore gpu cuda
Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.
penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.
Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.
penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.
CUDA merupakan
teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum
banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan
untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu
grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software
aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor
(CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.
CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture,
didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan
oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses
pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya. VGA – VGA
dari Nvidia yang sudah menggunakan teknologi CUDA antara lain : Nvidia
GeForce GTX 280, GTX 260,9800 GX2, 9800 GTX+,9800 GTX,9800 GT,9600 GSO,
9600 GT,9500 GT,9400 GT,9400 mGPU,9300 mGPU,8800 Ultra,8800 GTX,8800
GTS,8800 GT,8800 GS,8600 GTS,8600 GT,8500 GT,8400 GS, 8300 mGPU, 8200
mGPU, 8100 mGPU, dan seri sejenis untuk kelas mobile (VGA notebook).Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia. Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.
0 komentar:
Posting Komentar