ALGORITMA PARALEL

NAMA                 : Fajaruddin Shiddiq

KELAS                : 4IA19

NPM                    : 52410579

BLOG                  : 3anakremaja.blogspot.com

DOSEN               : KUWAT S.

BAB I

PENDAHULUAN

Pada awalnya kata algorisma adalah istilah yang merujuk kepada aturan-aturan aritmetis untuk menyelesaikan persoalan dengan menggunakan bilangan numerik arab, namun pada abad ke-18 istilah ini telah berkembang menjadi algoritma suatu urutan langkah atau prosedur yang jelas dan diperlukan untuk menyelesaikan suatu permasalahan.

BAB II

TEORI

Algoritma Paralel adalah sebuah algoritma yang dapat dieksekusi sepotong pada waktu pada banyak perangkat pengolahan yang berbeda, dan kemudian digabungkan bersama-sama lagi pada akhir untuk mendapatkan hasil yang benar. Algoritma paralel berharga karena perbaikan substansial dalam multiprocessing sistem dan munculnya multi-core prosesor. Secara umum, lebih mudah untuk membangun komputer dengan prosesor cepat tunggal dari satu dengan banyak prosesor lambat dengan sama throughput yang . Tapi kecepatan prosesor meningkat terutama dengan mengecilkan sirkuit, dan prosesor modern yang mendorong ukuran fisik dan batas panas. Hambatan kembar telah membalik persamaan, membuat multiprocessing praktis bahkan untuk sistem kecil. Biaya atau kompleksitas algoritma serial diperkirakan dalam hal ruang (memori) dan waktu (siklus prosesor) yang mereka ambil. Algoritma paralel perlu mengoptimalkan satu sumber daya yang lebih, komunikasi antara prosesor yang berbeda. Ada dua cara paralel prosesor berkomunikasi, memori bersama atau pesan lewat.

Desain

SISD Single Instruction stream, Single Data Stream

istilah yang mengacu pada arsitektur komputer di mana prosesor tunggal, sebuah uniprocessor, mengeksekusi aliran instruksi tunggal, untuk beroperasi pada data yang tersimpan dalam memori tunggal. Ini sesuai dengan arsitektur von Neumann . SISD adalah salah satu dari empat klasifikasi utama sebagaimana didefinisikan dalam taksonomi Flynn . Dalam sistem ini klasifikasi didasarkan pada jumlah instruksi bersamaan dan data stream hadir dalam arsitektur komputer. Menurut Michael J. Flynn , SISD dapat memiliki karakteristik pemrosesan konkuren. Instruksi fetching dan eksekusi pipelined instruksi adalah contoh umum ditemukan di komputer SISD paling modern.

MISD Multiple Instruction Stream, Single Data Stream

jenis komputasi paralel arsitektur di mana banyak unit fungsional melakukan operasi yang berbeda pada data yang sama. Pipa arsitektur termasuk tipe ini, meskipun purist mungkin mengatakan bahwa data berbeda setelah pengolahan oleh setiap tahap dalam pipa. Komputer toleransi kegagalan mengeksekusi instruksi yang sama secara berlebihan dalam rangka untuk mendeteksi dan masker kesalahan, dengan cara yang dikenal sebagai replikasi tugas , dapat dianggap milik jenis ini. Tidak banyak contoh arsitektur ini ada, sebagai MIMD dan SIMD sering lebih tepat untuk data teknik paralel umum. Secara khusus, mereka memungkinkan skala yang lebih baik dan penggunaan sumber daya komputasi daripada MISD tidak. Namun, salah satu contoh yang menonjol dari MISD dalam komputasi adalah Space Shuttle komputer kontrol penerbangan.

SIMD Single Instruction Stream, Multiple Data Stream

Kelas komputer paralel dalam taksonomi Flynn . Ini menggambarkan komputer dengan beberapa elemen pemrosesan yang melakukan operasi yang sama pada beberapa titik data secara bersamaan. Dengan demikian, mesin tersebut memanfaatkan data tingkat paralelisme . SIMD ini terutama berlaku untuk tugas umum seperti menyesuaikan kontras dalam citra digital atau menyesuaikan volume audio digital . Paling modern CPU desain termasuk instruksi SIMD dalam rangka meningkatkan kinerja multimedia digunakan.

Keuntungan SIMD antara lain sebuah aplikasi yang dapat mengambil keuntungan dari SIMD adalah salah satu di mana nilai yang sama sedang ditambahkan ke (atau dikurangkan dari) sejumlah besar titik data, operasi umum di banyak multimedia aplikasi. Salah satu contoh akan mengubah kecerahan gambar. Setiap pixel dari suatu gambar terdiri dari tiga nilai untuk kecerahan warna merah (R), hijau (G) dan biru (B) bagian warna. Untuk mengubah kecerahan, nilai-nilai R, G dan B yang dibaca dari memori, nilai yang ditambahkan dengan (atau dikurangi dari) mereka, dan nilai-nilai yang dihasilkan ditulis kembali ke memori.

Kekurangannya adalah :

Tidak semua algoritma dapat vectorized. Misalnya, tugas aliran-kontrol-berat seperti kode parsing tidak akan mendapat manfaat dari SIMD. Ia juga memiliki file-file register besar yang meningkatkan konsumsi daya dan area chip. Saat ini, menerapkan algoritma dengan instruksi SIMD biasanya membutuhkan tenaga manusia, sebagian besar kompiler tidak menghasilkan instruksi SIMD dari khas C Program, misalnya. vektorisasi dalam kompiler merupakan daerah aktif penelitian ilmu komputer. (Bandingkan pengolahan vektor .)

Pemrograman dengan khusus SIMD set instruksi dapat melibatkan berbagai tantangan tingkat rendah. SSE (Streaming SIMD Ekstensi) memiliki pembatasan data alignment , programmer akrab dengan arsitektur x86 mungkin tidak mengharapkan ini.

Mengumpulkan data ke dalam register SIMD dan hamburan itu ke lokasi tujuan yang benar adalah rumit dan dapat menjadi tidak efisien. Instruksi tertentu seperti rotasi atau penambahan tiga operan tidak tersedia dalam beberapa set instruksi SIMD.Set instruksi adalah arsitektur-spesifik: prosesor lama dan prosesor non-x86 kekurangan SSE seluruhnya, misalnya, jadi programmer harus menyediakan implementasi non-Vectorized (atau implementasi vectorized berbeda) untuk mereka.

Awal MMX set instruksi berbagi register file dengan tumpukan floating-point, yang menyebabkan inefisiensi saat pencampuran kode floating-point dan MMX. Namun, SSE2 mengoreksi ini.

SIMD dibagi menjadi beberapa bentuk lagi yaitu :

• ·         Exclusive-Read, Exclusive-Write (EREW) SM SIMD

• ·       Concurent-Read, Exclusive-Write (CREW) SM SIMD

• ·       Exclusive-Read, Concurrent-Write (ERCW) SM SIMD

• ·         Concurrent-Read, Concurrent-Write (CRCW) SM SIMD

MIMD Multiple Instruction Stream, Multiple Data Stream

Teknik yang digunakan untuk mencapai paralelisme. Mesin menggunakan MIMD memiliki sejumlah prosesor yang berfungsi asynchronous dan independen. Setiap saat, prosesor yang berbeda dapat mengeksekusi instruksi yang berbeda pada bagian yang berbeda dari data. Arsitektur MIMD dapat digunakan di sejumlah area aplikasi seperti desain dibantu komputer / manufaktur dibantu komputer , simulasi , pemodelan , dan sebagai switch komunikasi . Mesin MIMD dapat menja

di baik memori bersama atau memori terdistribusi kategori. Klasifikasi ini didasarkan pada bagaimana prosesor MIMD memori akses. Mesin memori bersama mungkin dari berbasis bus , diperpanjang, atau hirarkis jenis. Mesin memori terdistribusi mungkin memiliki hypercube atau jala skema interkoneksi.

BAB III

ANALISA

Langkah-langkah yang diambil oleh sebuah algoritma dibedakan ke dalam dua jenis yaitu :

·         Computational step

Sebuah computational step adalah sebuah operasi aritmetika atau operasi logika yang dilakukan terhadap sebuah data dalam sebuah prosesor.

·         Routing step.Pada routing step,

sebuah data akan melakukan perjalanan dari satu prosesor ke prosesor lain melalui shared memory atau melalui jaringan komunikasi. RUNNING TIME (COUNTING STEP & SPEED UP) Analisa Algoritma Sekuensial Pada Algoritma Sekuensial instruksi dikerjakan secara berurutan baris perbaris mulai dari baris pertama hingga baris terakhir, tanpa ada loncatan atau perulangan. Adapun ciri dari algoritma Sekuensial yaitu :

1.      Tiap instruksi dikerjakan satu per satu.

2.      Tiap instruksi dilaksanakan tepat sekali, tidak ada instruksi yang diulang.

Dalam Arsitektur Komputer,penerapan algoritma sekuensial termasuk dalam kelompok komputer SISD (berdasarkan klasifikasi Flynn) yaitu hanya mempunyai satu unit pengendali untuk menentukan instruksi yang akan dieksekusi. Analisa Algoritma Paralel Pada Komputer Pararel (Algoritma Pararel) terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama. Pada dasarnya aktivitas sebuah prosesor pada komputer paralel adalah sama dengan aktivitas sebuah prosesor pada komputer sekuensial. Tiap prosesor membaca (read) data dari memori, memprosesnya dan menuliskannya (write) kembali ke memori namun jumlah procesor dapat lebih dari satu (multi processor). Aktivitas komputasi ini dikerjakan oleh seluruh prosesor secara paralel.

Running Time ditentukan dengan 2 cara, yaitu:

·         Counting Step

·         Speedup Contoh Counting Step Terdapat sebuah file komputer dengan n entri berbeda. Pada file tersebut akan diperiksa apakah x terdapat di dalamnya.

Dengan algoritma sekuensial,keadaan terburuknya (worst case) untuk menemukan x membutuhkan n langkah, dimana tiap langkah adalah membandingkan x dengan sebuah entri pada file. Keadaan terburuk terjadi jika x ternyata sama dengan entri terakhir pada file atau x tidak terdapat pada file tersebut.

Dengan EREW SM SIMD (Exclusive Read Exclusive Write Shared Memory SIMD) komputer dengan N prosesor, dimana N n, pada worst casenya ( keadaan terburuk ) dibutuhkan log N + n/N langkah. Dimana :

N: Jumlah N processor ( banyaknya processor )

n: Jumlah n langkah (banyaknya langkah)

Misalkan P1 , P2 , … , PN prosesor-prosesor pada EREW SM SIMD komputer tersebut. Proses pencarian entri yang sama dengan x adalah :

-Broadcasting, x dikomunikasikan pada semua prosesor dengan cara :

1.P1 membaca x dan mengkomunikasikan dengan P2.

2.P1 dan P2 secara simultan mengkomunikasikan x dengan P3 dan P4

3.P1, P2, P3 dan P4 secara simultan meng-komunikasikan x dengan P5 , P6 , P7 dan P8 .

Dan seterusnya hingga semua prosesor mengenal x. Proses ini dilakukan dalam log N langkah. -Searching, File dimana x akan dicari dibagi ke dalam sub file dan secara simultan dilakukan pencarian oleh prosesor-prosesor :

P1 mencari pada n/N entri pertama,

P2 mencari pada n/N entri kedua,

P3 mencari pada n/N entri ketiga,

PN mencari pada n/N entri ke-N.

Proses ini membutuhkan n/N langkah.

Jadi total langkah yang dibutuhkan oleh algoritma tersebut adalah : log N + n/N langkah.

Contoh Speedup - Dari contoh Counting step tadi

Running time proses searching dengan mesin sekuensial adalah 0(n).

Running time dari proses searching pada komputer EREW SM SIMD adalah 0(n/N).

Jadi speedup = 0(N).

SUMBER:
http://fikrilookup.wordpress.com/2013/05/12/algoritma-paralel/

http://ndoware.com/sejarah-algoritma.html

http://prezi.com/ufzritj1dzya/analisa-algoritma-sekuensial/

http://smartwomenn.blogspot.com/