Parallel Computing

 Di komputer, komputasi paralel terkait erat dengan pemrosesan paralel (atau komputasi bersamaan). Ini adalah bentuk perhitungan di mana koneksi ("secara paralel") menggunakan beberapa CPU yang dilakukan secara bersamaan dengan sistem shared-memory untuk memecahkan masalah komputasi superkomputer. 

Paralelisme adalah proses perhitungan besar, yang dapat dipecah menjadi beberapa proses yang dapat memproses secara mandiri dan yang hasilnya digabungkan setelah selesai. Paralelisme telah lama digunakan dalam superkomputer berkinerja tinggi.

Pemrosesan paralel umumnya diimplementasikan dalam spektrum aplikasi yang luas yang membutuhkan kalkulasi dalam jumlah besar. Tujuan utama dari komputasi paralel adalah untuk meningkatkan daya komputasi yang tersedia untuk aplikasi penting Anda. Biasanya, infrastruktur ini adalah tempat himpunan prosesor hadir di server, atau server terpisah yang terhubung satu sama lain untuk menyelesaikan masalah komputasi.

Dalam perangkat lunak komputer paling awal, yang menjalankan satu instruksi (memiliki satu Central Processing Unit (CPU)) pada waktu yang telah ditulis untuk perhitungan serial. Masalah dipecah menjadi beberapa seri instruksi, dan bahwa Instruksi dieksekusi satu demi satu. Hanya satu dari instruksi komputasi yang diselesaikan secara bersamaan.

Alasan Utama untuk menggunakan Komputasi Paralel adalah:

1. Hemat waktu dan uang.

2. Memecahkan masalah yang lebih besar.

3. Berikan konkurensi.

4. Beberapa unit eksekusi

Jenis Jenis Parallel Computing

1.Paralelisme tingkat-bit
Dalam paralelisme tingkat-Bit, setiap tugas dijalankan pada tingkat prosesor dan tergantung pada ukuran kata prosesor (32-bit, 64-bit, dll.) Dan kami perlu membagi ukuran maksimum instruksi menjadi beberapa seri instruksi dalam tugas tersebut. . Sebagai Contoh, jika kita ingin melakukan operasi pada angka 16-bit dalam prosesor 8-bit, maka kita akan perlu membagi proses menjadi dua operasi 8 bit.

1.Paralelisme tingkat instruksi (ILP)
Paralelisme level instruksi (ILP) berjalan pada level perangkat keras (paralelisme dinamis), dan itu termasuk berapa banyak instruksi yang dijalankan secara bersamaan dalam siklus clock CPU tunggal.

2.Paralelisme Data
Sistem multiprosesor dapat menjalankan satu set instruksi (SIMD), paralelisme data dicapai ketika beberapa prosesor secara bersamaan melakukan tugas yang sama pada bagian terpisah dari data yang didistribusikan.

3.Paralelisme tugas
Paralelisme tugas adalah paralelisme di mana tugas dibagi antara prosesor untuk melakukan sekaligus.