Nama : Jourdy Hanson Bintang
NPM : 53416772
Kelas : 4IA18
Pengantar Komputasi Modern
Komputasi
Pengertian komputasi
Komputasi diartikan sebagai suatu cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara manual hingga menggunakan bantuan suatu tabel. Pada zaman sekarang ini, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer. Secara umum iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam sebuah ilmu.
Jenis jenis komputasi
1. Mobile Computing
Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel. Contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.
Contoh Mobile Computing :
· Kendaraan(untuk pemantauan dan koordinasi, GPS)
· Peralatan Emergensi(akses kedunia luar)
· Akses web dalam keadaan bergerak
· Location aware services
· Information services
· Disconnected operations (mobile agents)
· Entertaintment(network game groups)
2. Grid Computing
Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. Ada beberapa daftar yang dapat digunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :
· Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
· Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
· Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.
Contoh grid computing:
· Scientific Simulation: Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.
· Medical Images: Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project
· Computer-Aided Drug Discovery (CADD): Komputasi grid digunakan untuk membantu penemuan obat. Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di University of North Carolina (UNC)
· Big Science: Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsorioleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA
· e-Learning: Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid
· Visualization: Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang rumit.
· Microprocessor design: komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor design cycle dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien. Contohnya ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin
3. Cloud Computing
Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.
Contoh cloud computing:
· Email seperti Gmail, ymail, dll
· Data storage online seperti Google Drive, Mega, Microsoft azure, dll
· Penkolaborasian data sering kali diperlukan. Karena data yang ingin disimpan bermacam-macam jenisnya dan fungsinya. ada banyak tools yang dapat digunakan. Contohnya adalah Spicebird, Mikogo, Stixy and Vyew
· Bekerja pada virtual office, seperti memerlukan office untuk memproses data-data. Selain dapat menggunakan office tidak hanya yang sudah terinstall, namun dapat juga menggunakan office yang disediakan secara online. Contohnya antara lain Ajax13, ThinkFree and Microsoft’s Office Live.
· Kekuatan ekstra processing, Bila membutuhkan kekuatan untuk memproses secara cepat tanpa perlu membeli perangkat tambahan maka salah satu solusinya adalah Amazon’s EC2 virtual computing
· Compiler online yang digunakan untuk kompilasi beberapa file bahasa pemrograman secara online, sehingga tidak perlu menginstal bahasa pemrograman tersebut
Paralel Processing
Pengertian Paralel Processing
Pemrosesan paralel adalah metode dalam komputasi menjalankan dua atau lebih prosesor (CPU) untuk menangani bagian-bagian terpisah dari keseluruhan tugas. Memecah bagian tugas yang berbeda di antara banyak prosesor akan membantu mengurangi jumlah waktu untuk menjalankan suatu program. Setiap sistem yang memiliki lebih dari satu CPU dapat melakukan pemrosesan paralel, serta prosesor multi-core yang umum ditemukan di komputer saat ini. Prosesor multi core adalah chip IC yang berisi dua atau lebih prosesor untuk kinerja yang lebih baik, pengurangan konsumsi daya, dan pemrosesan beberapa tugas yang lebih efisien. Pengaturan multi-core ini mirip dengan memiliki beberapa prosesor terpisah yang dipasang di komputer yang sama. Sebagian besar komputer mungkin memiliki dua hingga empat core; meningkat hingga 12 core.
Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI (Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).
Cara Kerja Paralel Processing
Biasanya seorang ilmuwan komputer akan membagi tugas yang kompleks menjadi beberapa bagian dengan alat perangkat lunak dan menetapkan setiap bagian ke prosesor, maka setiap prosesor akan menyelesaikan bagiannya, dan data disusun kembali oleh alat perangkat lunak untuk membaca solusi atau menjalankan tugas. Biasanya setiap prosesor akan beroperasi secara normal dan akan melakukan operasi secara paralel seperti yang diperintahkan, menarik data dari memori komputer. Prosesor juga akan bergantung pada perangkat lunak untuk berkomunikasi satu sama lain sehingga mereka dapat tetap sinkron mengenai perubahan nilai data. Dengan asumsi semua prosesor tetap sinkron satu sama lain, pada akhir tugas, perangkat lunak akan menyesuaikan semua potongan data. Komputer tanpa banyak prosesor masih dapat digunakan dalam pemrosesan paralel jika mereka terhubung bersama untuk membentuk sebuah cluster.
Tujuan Paralel Processing
Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi, sehingga semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.
Arsitektur Paralel Processing
Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
1. SISD (Single Instruction, Single Data)
Single Instruction – Single Data. Komputer ini memiliki hanya satu prosesor dan satu intruksi yang dieksekusi secara serial. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional. Menurut mereka tipe komputer ini tidak ada dalam praktik komputer paralel karena mainframe pun tidak lagi menggunakan paralel.
2. SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
Single Intruction – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor, tetapi hanya mengeksekusi satu intruksi secara paralel pada data yang berbeda pada level lock-step. Komputer vektor adalah salah satu komputer paralel yang menggunakan arsitektur ini. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).
3. MISD (Multiple Instruction, Single Data)
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. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.
4. MIMD ( Multiple Instruction, Multiple Data) Multiple Instructions – Multiple Data.
Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor dan mengeksekusi lebih dari satu intruksi secara paralel. Tipe komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel, bahkan banyak supercomputer yang menerapkan arsitektur ini. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3, dan IBM BG/L.
Serial Processing vs Paralel Processing
a. Definisi
Serial processing adalah jenis pemrosesan di mana satu tugas diselesaikan pada satu waktu dan semua tugas dijalankan oleh prosesor secara berurutan. Pemrosesan paralel adalah jenis pemrosesan di mana banyak tugas diselesaikan pada satu waktu oleh prosesor yang berbeda. Dengan demikian, ini adalah perbedaan mendasar antara Serial dan Pemrosesan Paralel.
b. Jumlah prosesor
Perbedaan utama antara pemrosesan serial dan paralel adalah bahwa ada prosesor tunggal dalam pemrosesan serial, tetapi ada beberapa prosesor dalam pemrosesan paralel.
c. Performa
Oleh karena itu, kinerja pemrosesan paralel lebih tinggi daripada pemrosesan serial.
d. Beban kerja
Dalam pemrosesan serial, beban kerja prosesor lebih tinggi. Namun, dalam pemrosesan paralel, beban kerja per prosesor lebih rendah. Dengan demikian, ini merupakan perbedaan penting antara pemrosesan serial dan paralel.
e. Mentransfer data
Selain itu, dalam pemrosesan serial, transfer data dalam format sedikit demi sedikit. Namun, dalam pemrosesan paralel, transfer data dalam bentuk byte (8 bit).
f. Waktu yang dibutuhkan
Waktu yang dibutuhkan juga merupakan perbedaan antara pemrosesan serial dan paralel. Itu adalah; pemrosesan serial membutuhkan lebih banyak waktu daripada pemrosesan paralel untuk menyelesaikan tugas.
g. Biaya
Selain itu, pemrosesan paralel lebih mahal daripada pemrosesan serial karena menggunakan banyak prosesor.
Kesimpulan
Ada dua jenis pemrosesan sebagai pemrosesan serial dan paralel dalam sistem komputer. Perbedaan utama antara pemrosesan serial dan paralel dalam arsitektur komputer adalah bahwa pemrosesan serial melakukan satu tugas sekaligus, sementara pemrosesan paralel melakukan banyak tugas sekaligus. Secara singkat, kinerja pemrosesan paralel lebih tinggi daripada pemrosesan serial.
Untuk lebih singkatnya, dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Dengan gambaran umum dari serial processing dan paralel processing seperti berikut
Hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing
Hubungan antara komputasi modern dan parallel processing sangat berkaitan, karena penggunaan komputer saat ini atau komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan dengan penyelesaian masalah secara manual. Dengan begitu peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.
Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya.
Dengan adanya parallel processing, membuat suatu komputasi menjadi lebih efisien, dimana suatu processor dapat memproses banyak data atau proses secara bersamaan, sehingga beban kinerja lebih merata dibandingkan dengan single processing yang membuat parallel processing dapat menghemat waktu. Selain itu, parallel processing sangat berpengaruh pada komputasi modern ini dimana tolak ukur sebuah processor yang dilihat dari kemampuannya dalam memproses suatu data atau proses secara bersamaan dengan waktu yang cepat dan membuat beberapa vendor processor saling berlomba untuk memproduksi processor parallel dengan kualitas terbaik.
Implementasi Model Komputasi Paralel pada Perusahaan Pixar
Salah satu contoh implementasi model komputasi parallel adalah pada perusahaan Pixar, atau perusahaan yang bergerak di bidang film animasi, dimana komputasi parallel ini digunakan untuk mengolah grafis dari sebuah model yang dibuat, sehingga dapat menampilkan hasil yang baik didalam sebuah film. Dengan adanya komputasi parallel ini, sangat membantu proses pembuatan sebuah film dengan waktu yang telah diperhitungkan, dimana semua proses dapat dijalankan secara bersamaan. Contohnya seperti dalam membuat rendering model 3D yang bertujuan untuk membentuk sebuah gambar dari sebuah model yang dibentuk oleh perangkat lunak animasi, model tersebut berisi data geometri, titik pandang, tekstur dan cahaya yang diperlukan untuk membuat gambar yang utuh. Terdapat banyak hasil yang dapat diperoleh dan ditampilkan dari proses 3D Rendering pada suatu sketsa wireframe, diantaranya :
1. Shading ; “Variasi warna dan kecerahan yang timbul pada suatu permukaan berdasarkan pencahayaan yang dilakukan”
2. Texture-Mapping ; “Detail yang muncul pada suatu permukaan”
3. Bump-Mapping ; “Kontur yang muncul pada suatu permukaan”
4. Fogging / Participating Medium ; “Bagaimana berkas cahaya berubah jika melewati udara yang tidak murni”
5. Shadows ; “Efek dari cahaya yang terhalang”
6. Soft Shadows ; “Variasi efek dari cahaya yang terhalang tidak sempurna”
7. Reflection ; “Refleksi yang tampak pada permukaan kaca atau gelas”
8. Transparency ; “Transmisi cahaya yang berbeda-beda jika melewati medium tertentu”
9. Translucency ; “Transmisi cahaya yang berbeda-beda jika memantul pada medium tertentu”
10. Refraction ; “Cahaya yang berubah arahnya karena efek transparency”
11. Indirect Illumination ; “Cahaya yang datang pada suatu objek namun tidak berasal dari sumber cahaya yang sebenarnya melainkan refleksi dari permukaan objek lain”
12. Caustics ; “Pantulan cahaya menyilaukan yang timbul pada suatu objek”
13. Depth Of Field ; “Objek yang berada jauh di depan maupun di belakang objek yang menjadi fokus akan tampak buram”
14. Motion Blur ; “Objek yang bergerak dengan kecepatan tinggi atau objek yang direkam oleh kamera yang berada dalam kecepatan tinggi akan tampak buram”
15. Photorealistic Morphing ; “Teknik yang memungkinkan hasil proses render objek 3D menjadi tampak terlihat lebih nyata”
16. Non-Photorealistic Rendering ; “Teknik yang memungkinkan hasil proses render objek 3D menjadi terlihat seperti hasil lukisan atau gambar”
Ilustrasinya dapat dilihat seperti pada animasi Monster Inc dibawah ini.
Selain 3d rendering, beberapa proses lainnya juga diperlukan agar dalam sebuah film animasi, seperti dubbing, pemberian efek, rigging character, animation, lightning dll. Terlebih lagi pixar merupakan perusahaan animasi yang sangat teliti dalam melihat tekstur suatu objek, sehingga akan dibuat semirip mungkin ketika objek tersebut berada didunia nyata. Contohnya yaitu seperti pada film animasi frozen dibawah ini, dimana pixar sangat teliti pada tekstur dari gaun yang digunakan oleh elsa.
Proses singkat pembuatan animasi oleh Pixar ini, juga dapat dilihat pada video berikut.
Referensi
https://ranggaadr.wordpress.com/2018/04/28/komputasi-modern/ pada 10 Mei 2020 pukul 01.13
https://searchdatacenter.techtarget.com/definition/parallel-processing pada 10 Mei 2020 pukul 01.51
http://mudahalgoritma.blogspot.com/2018/01/penjelasan-parallel-processing-dan.html pada 10 Mei 2020 pukul 02.37
https://pediaa.com/what-is-the-difference-between-serial-and-parallel-processing-in-computer-architecture/ pada 10 Mei 2020 pukul 03.29
https://www.academia.edu/24318259/Implementasi_Komputasi_Paralel_Dalam_Dunia_Bisnis pada 10 Mei 2020 pukul 04.19
