paralelisasi

Paralelisasi adalah proses mengorganisasi perhitungan atau tugas agar dieksekusi secara bersamaan untuk meningkatkan kinerja sistem. Dalam konteks komputasi, paralelisasi melibatkan pemecahan masalah menjadi bagian-bagian yang dapat diproses secara paralel, baik pada multi-core, beberapa prosesor, maupun di klaster komputer.

Jenis paralelisasi yang umum mencakup paralelisasi data, paralelisasi tugas, dan paralelisasi pipa. Paralelisasi data membagi data input di antara unit eksekusi yang melakukan operasi yang sama secara bersamaan. Paralelisasi tugas membagi tugas berbeda ke beberapa unit, sedangkan paralelisasi pipa melibatkan beberapa tahap proses yang dapat dieksekusi secara paralel setelah tahap sebelumnya selesai. Granularitas masalah juga mempengaruhi strategi yang dipilih.

Metode umum meliputi model memori berbagi (shared-memory) seperti OpenMP dan Pthreads, serta memori terdistribusi seperti MPI. Pemrograman GPU menggunakan CUDA atau OpenCL juga populer untuk pekerjaan paralel. Untuk analitik data besar, kerangka kerja seperti Hadoop MapReduce atau Apache Spark dipakai. Paralelisasi bisa dilakukan secara otomatis oleh kompilator jika tidak ada ketergantungan data, atau secara manual oleh pengembang.

Pertimbangan utama meliputi overhead sinkronisasi dan komunikasi, efek hukum Amdahl, keseimbangan beban kerja, serta potensi race condition dan bug yang lebih sulit dilacak. Debugging paralel sering menuntut alat khusus dan desain yang hati-hati untuk menjaga determinisme dan konsistensi memori.

Aplikasi paralelisasi meliputi simulasi ilmiah, pemodelan numerik, pengolahan citra dan video, pelatihan model pembelajaran mesin, serta analitik data skala besar. Meskipun banyak sistem dapat diparalelkan, tidak semua algoritme cocok untuk paralelisasi; dependensi data dapat membatasi tingkat paralelisme yang efektif.