D. Pengantar Thread Programming
Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait
dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna
secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informasi
yang dibutuhkan untuk melayani satu pengguna individu atau permintaan layanan
tertentu. Jika beberapa pengguna menggunakan program atau permintaan bersamaan
dari program lain yang sedang terjadi, thread yang dibuat dan dipelihara untuk
masing-masing proses. Thread memungkinkan program untuk mengetahui user sedang
masuk didalam program secara bergantian dan akan kembali masuk atas nama
pengguna yang berbeda. Salah satu informasi thread disimpan dengan cara
menyimpannya di daerah data khusus dan menempatkan alamat dari daerah data
dalam register. Sistem operasi selalu menyimpan isi register saat program
interrupted dan restores ketika memberikan program kontrol lagi.
Sebagian besar komputer hanya dapat mengeksekusi satu instruksi
program pada satu waktu, tetapi karena mereka beroperasi begitu cepat, mereka
muncul untuk menjalankan berbagai program dan melayani banyak pengguna secara
bersamaan. Sistem operasi komputer memberikan setiap program
"giliran" pada prosesnya, maka itu memerlukan untuk menunggu
sementara program lain mendapat giliran. Masing-masing program dipandang oleh
sistem operasi sebagai suatu tugas dimana sumber daya tertentu diidentifikasi
dan terus berlangsung. Sistem operasi mengelola setiap program aplikasi dalam
sistem PC (spreadsheet, pengolah kata, browser Web) sebagai tugas terpisah dan
memungkinkan melihat dan mengontrol item pada daftar tugas. Jika program
memulai permintaan I / O, seperti membaca file atau menulis ke printer, itu
menciptakan thread. Data disimpan sebagai bagian dari thread yang memungkinkan
program yang akan masuk kembali di tempat yang tepat pada saat operasi I / O
selesai. Sementara itu, penggunaan bersamaan dari program diselenggarakan pada
thread lainnya. Sebagian besar sistem operasi saat ini menyediakan dukungan
untuk kedua multitasking dan multithreading. Mereka juga memungkinkan
multithreading dalam proses program agar sistem tersebut disimpan dan
menciptakan proses baru untuk setiap thread.
Static Threading
Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip
multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini
memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter
dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu
thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan
prosesor itu.
Mekanisme ini terhitung lambat, karenanya disebut dengan static.
Selain itu teknik ini tidak mudah diterapkan dan rentan kesalahan. Alasannya,
pembagian pekerjaan yang dinamis di antara thread-thread menyebabkan load
balancing-nya cukup rumit. Untuk memudahkannya programmer harus menggunakan
protocol komunikasi yang kompleks untuk menerapkan scheduler load balancing.
Kondisi ini mendorong pemunculan concurrency platforms yang menyediakan layer
untuk mengkoordinasi, menjadwalkan, dan mengelola sumberdaya komputasi paralel.
Sebagian platform dibangun sebagai runtime libraries atau sebuah
bahasa pemrograman paralel lengkap dengan compiler dan pendukung runtime-nya.
Dynamic Multithreading
Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang
bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan
protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static
threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load
balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun
secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops. Nested
parallelism memungkinkan sebuah subroutine di-spawned (ditelurkan dalam jumlah
banyak seperti telur katak) sehingga program utama tetap berjalan sementara
subroutine menghitung hasilnya. Sedangkan parallel loops seperti halnya fungsi
for namun memungkinkan iterasi loop dilakukan secara bersamaan.
E. Pengantar Massage Passing dan OpenMP
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
menggunakan 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++.
F. Pengantar Pemrograman CUDA 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.
sumber :
http://krustybrain.wordpress.com/2013/05/25/tugas-4-softskill-pengantar-komputasi-modern-sem-8/
http://chachados.blogspot.co.id/2013/07/parallel-computation.html
Tidak ada komentar:
Posting Komentar