MPI SEBAGAI MIDDLEWARE JARINGAN

Seminar Nasional Teknoin 2011 ISBN 978-979-96964-8-9

Perbandingan OpenMPI dan LAM/MPI sebagai Middleware jaringan Cluster Server Ir. Sujoko Sumaryono, MT. 1) M. Dedy Syahputra, ST., MT. 2) Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada E-mail: [email protected] 1) Abstrak Tuntutan akan informasi yang akurat diberbagai bidang memerlukan daya komputasi yang besar. Oleh karena itu diperlukan infratruktur komputasi yang memadahi. Daya komputasi yang besar tersebut dapat disediakan oleh komputer super komputer atau main frame, yang memiliki daya komputasi berperformansi yang tinggi (High Perfomance Computing). Namun demikian komputer main frame tersebut sangat mahal biaya investasinya maupun perawatannya. Disisi lain perkembangan komputer personal (PC) demikian pesat dan ditinjau dari biaya investasi maupun perawatannya lebih murah. Disamping teknologi komputer PC yang terus meningkat, teknologi jaringan komputer seperti switch, router, juga mengalami perkembangan yang sama pesatnya. Kapasitas jaringan komputer dalam mempertukarkan paket data semakin besar seiring dengan ditemukannya teknologi jaringan pita lebar seperti Gigabit Ethernet dan kabel serat optik. Dengan mengkolaborasikan komputer PC dengan jaringan komputer memungkinkan terbentuknya komputer cluster untuk mendukung HPC . Pembangunan komputer cluster dengan open source (LINUX) , yang terdiri berbagai distro yang menyediakan operating system LINUX, pengembang MPI, maupun aplikasinya masih memerlukan konsolidasi agar mencapai kesetabilan sistem cluster. Untuk memperoleh kinerja yang optimal, perlu pemilihan konfigurasi jaringan, distro operating system (versi kernel), maupun modul MPI, dan aplikasinya. Untuk menguji perfomansi suatu computer cluster, perlu dicari indikator-indikatornya perfomansi suatu komputer cluster. Pengujian terhadap sistem cluster adalah untuk menguji kemampuan dalam melakukan proses komputasi. Parameter yang digunakan adalah Speedup , Efisiensi dan Waktu Komputasi. Mekanisme Skenario, pengujian cluster menggunakan beberapa tool dan program yaitu HPL (High Performance Linpack), NPB (NAS Parallel Benchmark), Pi, Mandelbrot dan MPPTest sehingga dapat menunjukkan secara lengkap kemampuan cluster Kata kunci : Middleware, High Performance Computing, Computer Cluster, Open MPI, LAM/MPI

biaya investasinya maupun perawatannya. Disisi lain perkembangan komputer personal (PC) demikian pesat dan ditinjau dari biaya investasi maupun perawatannya lebih murah. Disamping teknologi komputer PC yang terus meningkat, teknologi jaringan komputer seperti switch, router, juga mengalami perkembangan yang sama pesatnya. Kapasitas jaringan komputer dalam mempertukarkan paket data semakin besar seiring dengan ditemukannya teknologi jaringan pita lebar seperti Gigabit Ethernet dan kabel serat optik. Dengan mengkolaborasikan komputer PC dengan jaringan komputer memungkinkan terbentuknya komputer

Pendahuluan Tuntutan akan informasi yang akurat diberbagai bidang, seperti bidang fisika, kimia, kesehatan, meteorologi, klimatologi, astronomi, tenaga nuklir, ruang angkasa, moneter, bioinformatika dan lain sebagainya, memerlukan daya komputasi yang besar. Oleh karena itu diperlukan infratruktur komputasi yang memadahi. Daya komputasi yang besar tersebut dapat disediakan oleh komputer super komputer atau main frame, yang memiliki daya komputasi berperformansi yang tinggi (High Perfomance Computing). Namun demikian komputer main frame tersebut sangat mahal

D-105


cluster untuk mendukung HPC . Pembangunan komputer cluster dengan open source (LINUX) , yang terdiri berbagai distro yang menyediakan operating system LINUX, pengembang MPI, maupun aplikasinya masih memerlukan konsolidasi agar mencapai kesetabilan sistem cluster. Untuk memperoleh kinerja yang optimal, perlu pemilihan konfigurasi jaringan, distro operating system (versi kernel), maupun modul MPI, dan aplikasinya. Untuk menguji perfomansi suatu computer cluster, perlu dicari indikator-indikatornya perfomansi suatu komputer cluster.

Tujuan Penelitian Tujuan penelitian adalah : a. Memilih konfigurasi jaringan computer yang op timal untuk penerapan cluster PC. b. Memilih sistem operasi / kernel open source yang tepat untuk dikembangkan supaya optimal. c. Menentikan jenis modul MPI yang optimal d. Menguji cluster PC yang diterapkan dengan beberapa program yang dapat memberikan informasi tentang kemampuan cluster tersebut. e. Menganalisa hasil uji coba dari beberapa program yang digunakan setelah pengujian dilakukan berdasarkan kondisi yang diterapkan pada cluster. f. Memberikan kesimpulan dari kemampuan c o m p u t e r cluster

Tinjauan Pustaka Cluster PC adalah suatu sistem yang terdiri atas sejumlah PC yang terhubungkan dengan sebuah jaringan berkecepatan tinggi (high speed switch). Setiap anggota cluster merupakan sebuah sistem tersendiri yang mempunyai pengolah (processor), baik tunggal maupun jamak, memori, sistem operasi, dan perangkat I/O (input output) sendiri. Anggota-anggota cluster ini dapat ditempatkan di sebuah tempat bersama- sama atau terpisah secara fisik dan dihubungkan oleh suatu jaringan komunikasi komputer (Buyya, 1999). Paradigma pemrograman serial hadir terlebih dahulu dibanding paradigma paralel. Perbedaan utama dari kedua paradigma ini terletak pada jumlah penggunaan pengolah dan jumlah program yang bekerja. Pada pemrograman serial hanya terdapat satu program yang bekerja pada sebuah mesin dengan pengolah tunggal beserta sejumlah memori. Sedangkan dalam paradigma pemrograman paralel, sebuah program bekerja di banyak mesin yang masing-masingnya dapat mempunyai pengolah tunggal ataupun jamak dan mempunyai sejumlah memori, serta bekerja secara simultan untuk memecahkan sebuah persoalan yang dapat dipilahpilah sehingga dapat diselesaikan secara paralel. Agar

pelaksanaan atau eksekusi paralel dapat berlangsung dengan baik maka dibutuhkan kerjasama yang baik antar pengolah itu. Untuk koordinasi kerjasama tersebut dibutuhkan sarana komunikasi antar pengolah. Dalam penelitian ini menggunakan fasilitas message passing (MP) untuk komunikasi antar pengolah. Paradigma MP berkembang sangat pesat akhir-akhir ini. Alasan utama dari banyaknya pengguna MP adalah karena dapat mendukung hampir semua arsitektur komputer. Program yang dibuat dengan menggunakan MP ini dapat digunakan di sistem klaster maupun sistem komputer pengolah tunggal (MacDonald, 1995). Pada saat ini ada dua sistem MP yang sering dipakai untuk aplikasi sains dan rekayasa, yaitu PVM (Parallel Virtual Machine) dari Oak Ridge National Laboratory dan MPI (Message Passing Interface). Pada penelitian ini digunakan pustaka MPI. Fatullah, Mutiara, Yulianto (2004) melakukan penelitian analisa kinerja cluster linux dengan pustaka MPICH terhadap perkalian matriks dengan menggunakan algoritma paralel. Dengan pengujian cluster MPI dengan dimensi matrik 2048 diperoleh data sehingga bisa diprediksi waktu yang diperlukan oleh sebuah cluster linux untuk menyelesaikan perkalian. Penelitian ini dilakukan untuk melihat waktu tercepat cluster linux menyelesaikan perkalian matriks. Permana, Mutiara, Heruseto (2004) melakukan penelitian analisa kinerja sistem Cluster Linux SuSE 9.0 dengan memanfaatkan pustaka MPICH versi 1.2.4. Pengujian dilakukan terhadap aplikasi perender gambar POV-Ray versi 3.1. Dalam pengujiannya menggunakan arsitektur jaringan TCP/IP dalam menyatukan masing- masing node menjadi sebuah sistem cluster. Teknologi jaringan yang dipakai menggunakan topologi star, dipadukan dengan satu buah switch dan konektor RJ45 pada ke lima buah PC. Laksono, Mutiara, Heruseto (2004) melakukan penelitian analisa perbandingan antara penggunaan cluster jenis OpenMosix dengan MPI untuk aplikasi rendering POV-Ray. Dari hasil yang diperoleh dalam pengujian terlihat bahwa dalam merender sebuah gambar dengan aplikasi POV-Ray menggunakan Cluster OpenMosix hasilnya dapat dikatakan cukup signifikan perbedaannya jika dibandingkan dengan menggunakan MPI. Widyaputra (2008) dokumentasi dari infrastruktur cluster yang sebelumnya pernah dibangun oleh Tim HPC Fakultas Teknik Elektro UGM. Cluster yang dibangun adalah cluster yang ditujukan untuk HPC atau High Performance Computing. Cluster ini harus memiliki kemampuan untuk melakukan proses komputasi secara paralel. Mekanisme komputasi paralel yang kami gunakan adalah MPI (Message Passing Interface). Dengan MPI, sebuah proses

D-106


komputasi dapat didistribusikan ke mesin-mesin komputasi yang lain.

memiliki paralelisme pada tingkat data. Skema tipe komputasi SIMD dapat dilihat pada Gambar 2 .

Dasar Teori Model Komputasi Komputasi adalah suatu proses terhadap suatu informasi yang dimanipulasi dengan serangkaian kegiatan seperti mendapatkan data (input), mengolah data (calculation), dan mengirimkannya ke tujuan tertentu (output) (Rajasekaran, 2008). Bagian penting dari proses komputasi adalah eksekusi terhadap suatu urutan instruksi atas sekumpulan data (Flynn, 2003). Dengan dasar pemikiran tersebut, Michael J. Flynn pada tahun 1966 mengklasifikasikan komputer menjadi empat tipe yaitu: 1. SISD (Single Instruction/Single Data stream) 2. SIMD (Single Instruction/Multiple Data stream) 3. MISD (Multiple Instruction/Single Data stream) 4. MIMD (Multiple Instruction/Multiple Data stream) Klasifikasi diatas didasarkan pada aliran data dan aliran instruksi di dalam prosesor. Aliran data adalah lalu lintas pertukaran data antara prosesor dan memori, sedangkan aliran instruksi adalah urutan instruksi yang diolah oleh prosesor. SISD merupakan tipe komputasi yang banyak digunakan pada beragam komputer sampai saat ini. SISD adalah istilah untuk sebuah arsitektur komputer dimana hanya terdapat satu prosesor yang melaksanakan aliran instruksi tunggal, yang mengeksekusi data yang tersimpan dalam memori tunggal pula.

Gambar 2 Model Arsitektur SIMD Di dalam komputasi, model MISD adalah tipe arsitektur komputasi paralel dimana lebih dari satu unit fungsional prosesor melakukan beberapa operasi yang berbeda terhadap data yang sama. Tidak banyak implementasi dari arsitektur ini karena keterbatasan skalabilitasnya dibandingkan dengan tipe arsitektur SIMD dan MIMD. Skema tipe komputasi MISD dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Model Arsitektur MISD

Gambar 1 Model Arsitektur SISD Pada tipe komputasi yang skemanya dapat dilihat pada Gambar 1, instruksi komputer dieksekusi secara sekuensial (berurutan), walaupun pada kenyataannya eksekusi yang dilakukan tidak benar-benar serial, melainkan menggunakan mekanisme pipelining yang memberikan efek bahwa eksekusi atas suatu instruksi dijalankan hampir bersamaan. SIMD adalah salah satu tipe komputer paralel dalam taksonomi Flynn. Tipe ini menjelaskan suatu komputer dengan beberapa elemen pemrosesan yang secara bersama-sama melakukan satu operasi pada suatu data. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa komputer ini

Tipe MIMD merupakan tipe komputasi yang digunakan oleh sebagian besar sistem yang menggunakan sistem multiprosesor maupun multikomputer. MIMD adalah teknik yang banyak digunakan agar dapat mencapai paralelisme komputasi. Mesin dengan tipe arsitektur MIMD memiliki beberapa fungsi prosesor yang bersifat asinkron dan independen. Pada suatu wakru, prosesor yang berbeda dapat mengeksekusi instruksi berbeda pada bagian data yang berbeda. Komputer dengan tipe MIMD ini dapat saling berbagi memori ataupun memiliki memori yang independen. Hal ini tergantung dari bagaimana cara prosesor mengakses memori. Skema tipe komputasi MIMD dapat dilihat pada Gambar 4..

D-107


Gambar 4 Model Arsitektur MIMD Klasifikasi arsitektur MIMD dapat diklasifikasikan lagi menurut struktur memorinya. Struktur memori di dalam arsitektur MIMD dapat berupa shared memory atau distributed memory. 1. GMSV : Global Memory Shared Variable. 2. GMMP: Global Memory Message Passing. 3. DMSV: Distributed Memory Shared Variable. 4. DMMP: Distributed Memory Message Passing. GMSV dan DMSV menggunakan shared memory sedangkan GMPP dan DMMP menggunakan message passing. Komputer cluster termasuk dalam klasifikasi DMMP karena menggunakan mekanisme message passing dalam melakukan komunikasi antar proses. Arsitektur MIMD dengan struktur memori DMMP memiliki mekanisme pertukaran informasi antar prosesor yang dilakukan dengan menggunakan Message Transfer System (MTS). MTS sangat tergantung pada kecepatan jaringan interkoneksi antar prosesor. Andrew S. Tanenbaum, seorang profesor bidang ilmu komputer dan penulis beberapa buku komputer menambahkan sub-kategori untuk MIMD sesuai arsitektur atau interkoneksi komponennya, yaitu multiprosesor dan multikomputer. Sistem multiprosesor merupakan komputer yang dirancang khusus oleh vendor untuk kebutuhan komputasi yang tinggi. Sistem ini menggabungkan beberapa prosesor dalam satu mainboard yang dihubungkan dengan sistem memori tunggal, sehingga antar prosesor tersebut saling berbagi memori (shared memory).

Persyaratan Komputasi Paralel Tanenbaum juga menambahkan bahwa pengertian sistem terdistribusi adalah sekumpulan komputer independen yang seolah menjadi satu kesatuan sistem di mata pengguna. Hal tersebut membawa tantangan dalam mengembangkan sistem yang terdistribusi, antara lain:

Heterogenenity Sistem terdistribusi harus dirancang untuk dapat menerima beragam tipe jaringan komputer, sistem operasi, arsitektur komputer dan bahasa pemrograman. Contohnya adalah protokol komunikasi Internet yang ada saat ini mampu menjembatani perbedaan cara komunikasi pada jaringan komputer. Openness Sistem terdistribusi harus dapat diperluas jangkauannya. Hal ini dapat ditempuh antara lain dengan mempublikasikan antarmuka suatu perangkat lunak atau perangkat keras sehingga dapat diakses oleh partisipan lainnya. Security Sistem terdistribusi menggunakan metode pertukaran pesan dalam berkoordinasi, sehingga memungkinkan pihak lain untuk menyadapnya dan mendapatkan akses ke sumber daya tertentu. Hal ini dapat dicegah dengan menerapkan metode pengamanan data menggunakan enkripsi sebagai contohnya. Scalability Sistem terdistribusi juga harus scalable dalam artian penambahan perangkat atau pengguna tidak menyebabkan penurunan kemampuan dari sistem tersebut. Failure Handling Sistem terdistribusi harus mempunyai mekanisme failover yang akan berfungsi ketika salah satu komponen dari sistem mengalami kegagalan operasi sehingga pada saat itu komponen atau proses lain pada sistem tersebut dapat tetap berjalan tanpa terganggu. Concurrency Seluruh sumber daya yang terhubung dengan sistem terdistribusi dan yang dapat diakses oleh banyak pengguna, harus mempunyai mekanisme khusus apabila terjadi suatu permintaan akses secara bersamaan. Transparency Tujuan utama dari proses transparansi adalah untuk memberikan kemudahan kepada pengguna dalam mengakses sumber daya yang tersedia pada sistem terdistribusi dengan menyembunyikan keberagaman (heterogenity) dan kerumitan sistem sesungguhnya. Sehingga di mata pengguna, suatu sistem yang terdistribusi tampak sebagai sebuah sistem tunggal.

Cara Penelitian 1. Alat Penelitian a. PC : AMD64 5000+ , 4 buah b. Memori : 1 GB masing-masing node c. Harddisk : 20GB untuk masing-masing node d. Network Card (LAN Card) : 100/1000 Mbps e. Sistem Operasi : Ubuntu 9.10 f. Switch Allied Telesis AT-GS900/24

D-108


10/100/1000T x 24 ports unmanaged switch dan Kabel UTP Cat 5e

2. Jalan Penelitian Penelitian dilakukan dalam beberapa tahapan antara lain: a. Studi pustaka, penelitian dilakukan dengan mengumpulkan dan mempelajari informasi yang terdapat pada buku-buku, literatur, dan tulisan ilmiah yang terkait dengan penerapan komputasi paralel. b. Pemilihan topologi jaringan c. Melakukan instalasi server sebagai head node cluster d. Melakukan instalasi client sebagai compute node cluster e. Melakukan ujicoba komputasi untuk melihat kinerja pada cluster f. Membuat analisis dan kesimpulan dari hasil ujicoba

Gambar 5. Grafik HPL Linpack berdasarkan Waktu (detik) Gambar 5 secara jelas menunjukkan perbedaan kemampuan HPL Linpack 2.0 dengan pustaka OpenMPI yang lebih cepat dalam waktu komputasi dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

3. Perancangan Sistem Dalam penelitian digunakan alat-alat berupa perangkat keras komputer yang membentuk sebuah cluster. Perangkat keras berupa komputer, yang digunakan ada yang berfungsi sebagai head node dan compute node.

4. Perancangan Pengujian a. Tujuan Pengujian, Tujuan perancangan pengujian cluster adalah untuk menguji kemampuan dalam melakukan proses komputasi. Parameter yang digunakan adalah Speedup , Efisiensi dan Waktu Komputasi. b. Mekanisme Skenario, pengujian cluster menggunakan beberapa tool dan program yaitu HPL (High Performance Linpack), NPB (NAS Parallel Benchmark), Pi, Mandelbrot dan MPPTest sehingga dapat menunjukkan secara lengkap kemampuan cluster

Hasil Penelitian dan Pembahasan 1. Pengujian Sistem Menggunakan Program Paralel HPL Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah computer paralel yang telah dibuat dapat menjalankan program HPL Linpack versi 2.0.Percobaan dilakukan pada 1 node sampai 4 node untuk uji kinerja HPL Linpack 2.0 menggunakan Pustaka LAM/MPI, hasil yang diperoleh adalah seperti yang terlihat Gambar 5.

Gambar 6 Grafik HPL Linpack berdasarkan Kemampuan Operasi (Gflops)

2. Pengujian Sistem Menggunakan Parallel Benchmark (NPB)

NAS

Pengujian kedua yang dilakukan adalah menguji apakah computer paralel yang telah dibuat dapat menjalankan program parallel menggunakan program NPB EP. Percobaan program NPB EP dilakukan pada 1 node sampai 4 node dengan banyak pengujian 3 kali untuk masing-masing uji kinerja Octave dengan MPITB menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI, hasil yang diperoleh dalam bentuk data statistik kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik perbandingan seperti yang terlihat pada gambar 3, 4 dan 5.

D-109


Gambar 9 menunjukkan efisiensi cluster yang menjalankan NAS Parallel Benchmark (NPB) EP dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

3. Pengujian Sistem Menggunakan Program Paralel PI

Gambar 7. Grafik Rata-rata Waktu Komputasi NAS Parallel Benchmark (NPB) EP menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI Gambar 7 menunjukkan rata-rata Waktu komputasi cluster yang menjalankan NAS Parallel Benchmark (NPB) EP dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih cepat dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Gambar 8 Grafik Speedup NAS Parallel Benchmark (NPB) EP menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI Gambar 8 menunjukkan speedup cluster yang menjalankan NAS Parallel Benchmark (NPB) EP dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Pengujian ketiga yang dilakukan adalah menguji apakah computer paralel yang telah dibuat dapat menjalankan program parallel menggunakan program cpi, yaitu program paralel untuk perhitungan pi. Percobaan Test Program Pi dilakukan pada 1 node sampai 4 node dengan banyak pengujian 30 kali untuk masing-masing uji kinerja Octave dengan MPITB menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI, hasil dalam bentuk data statistic kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik perbandingan adalah seperti yang terlihat pada Gambar 10, 11 dan 12.

Gambar 10. Grafik Rata-rata Waktu KomputasiHasil Test Program Pi menggunakan PustakaLAM/MPI dan OpenMPI OpenMPI Gambar 10 menunjukkan rata-rata Waktu komputasi cluster yang menjalankan Test Program Pi dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih cepat dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Gambar 11. Grafik Speedup Hasil Test Program Pi menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI

Gambar 9. Grafik Efisiensi NAS Parallel Benchmark (NPB) EP menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI

D-110


Gambar 11 menunjukkan speedup cluster yang menjalankan Test Program Pi dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Gambar 13 Grafik Rata-rata Waktu KomputasiHasil Test Program Mandelbrot menggunakanPustaka LAM/MPI dan OpenMPI

Gambar 12 Grafik Efisiensi Hasil Test Program Pi menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI

Gambar 13 menunjukkan rata-rata waktu komputasi cluster yang menjalankan Test Program Mandelbrot dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih cepat dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Gambar 12 menunjukkan efisiensi cluster yang menjalankan Test Program Pi menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

4. Pengujian Sistem Menggunakan Program Paralel MandelBrot Pengujian keempat yang dilakukan adalah menguji apakah komputer paralel yang telah dibuat dapat menjalankan program parallel fraktal Mandelbrot. Fraktal adalah suatu bentuk geometris yang dapat dipisahkan ke dalam bagian-bagian, dimana masingmasing bagian itu adalah versi kecil dari versi keseluruhannya [Stevens, 1989]. Pengujian program parallel menggunakan program Mandelbrot, yaitu program paralel yang menggunakan fractal Mandelbrot.Percobaan test program Mandelbrot dilakukan pada 1 node sampai 4 node dengan banyak pengujian 30 kali untuk masing masing uji kinerja Octave dengan MPITB menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI, hasil dalam bentuk data statistik kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik perbandingan adalah seperti yang terlihat pada gambar 9, 10 dan 11

Gambar 14. Grafik Speedup Hasil Test ProgramMandelbrot menggunakan Pustaka LAM/MPI danOpenMPI Gambar 10 menunjukkan speedup cluster yang menjalankan Test Program Mandelbrot dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Gambar 15. Grafik Efisiensi Hasil Test ProgramMandelbrot menggunakan Pustaka LAM/MPI danOpenMPI

D-111


Gambar 11 menunjukkan efisiensi cluster yang menjalankan Test Program Mandelbrot menggunakan Pustaka LAM/MPI dan OpenMPI dengan pustaka OpenMPI yang tampak lebih baik dibandingkan menggunakan pustaka LAM/MPI.

Percobaan mpptest dilakukan pada 1 node sampai 4 node untuk uji kinerja Pustaka LAM/MPI dengan opsi – async atau nonblocking, hasil yang diperoleh adalah seperti yang terlihat pada Gambar 17

5. Pengujian Sistem Menggunakan Program MPPTEST MPPTEST adalah sebuah program yang mengukur kinerja dari beberapa pesan MPI dasar lewat rutinitas dalam berbagai situasi. Selain pingpong klasik tes, mpptest dapat mengukur kinerja dengan banyak proses berpartisipasi (mengungkapkan anggapan dan skalabilitas masalah) dan adaptif dapat memilih ukuran pesan untuk mengisolasi perubahan-perubahan dalam kinerja tiba-tiba. Pengujian Mpptest dalam penelitian ini menggunakan 2 macam opsi yaitu : Pertama,opsi – sync/Blocking sends/receives (default) merupakan uji coba komunikasi sinkron yang memerlukan beberapa jenis "handshaking" antara tugas-tugas yang berbagi data. Hal ini dapat secara eksplisit dalam kode terstruktur oleh programmer, atau mungkin terjadi pada tingkat yang lebih rendah tidak diketahui oleh pemrogram. Komunikasi sinkron sering disebut sebagai komunikasi menghalangi karena pekerjaan lain harus menunggu sampai komunikasi telah selesai. Kedua, opsi –async/ NonBlocking sends/receives merupakan uji coba komunikasi asynchronous yang tugas untuk mentransfer data secara independen dari satu sama lain. Sebagai contoh, tugas 1 dapat menyiapkan dan mengirim pesan ke tugas 2, dan kemudian segera mulai melakukan pekerjaan lain. Ketika tugas 2 benar-benar menerima data yang tidak penting. Asynchronous komunikasi sering disebut sebagai non-blocking komunikasi karena pekerjaan lain dapat dilakukan sementara komunikasi berlangsung. Percobaan mpptest dilakukan pada 1 node sampai 4 node untuk uji kinerja Pustaka LAM/MPI dengan opsi blocking, hasil yang diperoleh adalah seperti yang terlihat pada Gambar 16.

Gambar 17 Hasil Test Program MPPTEST (nonblocking) 1 - 4 Node LAM/MPI Percobaan dilakukan pada 1 node sampai 4 node untuk uji kinerja Pustaka OpenMPI dengan opsi blocking, hasil yang diperoleh adalah seperti yang terlihat pada gambar 18.

Gambar 18. Hasil Test Program MPPTEST (blocking) 1 - 4 Node OpenMPI Percobaan mpptest dilakukan pada 1 node sampai 4 node untuk uji kinerja Pustaka OpenMPI dengan opsi – async atau blocking, hasil yang diperoleh adalah seperti yang terlihat pada Gambar 19.

Gambar 16. Hasil Test Program MPPTEST (blocking) 1 - 4 Node LAM/MPI

D-112


Gambar 19. Hasil Test Program MPPTEST (nonblocking) 1 - 4 Node OpenMPI Dari hasil yang didapat dari mpptest dapat disimpulkan bahwa kemampuan dari pustaka yang digunakan dalam penelitian masih mempunyai kekurangan sehingga dapat berdampak pada berkurangnya performansi dalam melakukan komputasi paralel. Pada hasil mpptest pustaka OpenMPI lebih memiliki kelebihan untuk mendukung komputasi paralel dibandingkan dengan pustaka LAM/MPI.

Temuan dan Diskusi Algoritma paralel tampak memiliki speedup yang tinggi secara teoritis, tetapi saat diimplementasikan ke dalam sistem yang nyata memberikan hasil yang lebih rendah. Berikut adalah beberapa masalah yang dapat membatasi kinerja program paralel. 1. Memory Contention Eksekusi pemroses ditunda saat menunggu untuk memperoleh akses ke bagian memori yang sedang dipakai oleh proses lainnya. Masalah ini muncul bila sebuah shared data dimiliki oleh sejumlah pemroses paralel. Memory contention merupakan masalah yang muncul pada arsitektur shared memory seperti multiprocessor. 2. Kode sekuensial yang berlebihan Dalam algoritma paralel akan selalu ada bagian kode sekuensial yang melakukan operasi tertentu, seperti inisialisasi. Kode sekuensial bisa membatasi speedup maksimum yang dapat dicapai. 3. Waktu pembuatan proses Dalam praktek, pembuatan proses paralel memerlukan sejumlah waktu. Bila proses yang dibuat memiliki durasi yang pendek, overhead pembuatannya menjadi lebih besar dari waktu yang dihemat oleh komputasinya secara paralel. 4. Delay komunikasi Delay ini muncul karena interaksi antara dua pemroses pada multikomputer yang dilakukan melalui pertukaran pesan. Komunikasi bisa jadi dilewatkan melalui banyak pemroses antara pada jaringan komunikasi. Delay komunikasi yang dihasilkan bisa menurunkan kinerja

program. 5. Delay sinkronisasi Pensinkronan proses paralel, berarti ada proses yang dipaksa menunggu proses lainnya untuk keperluan sinkronisasi. Pada beberapa program paralel, delay yang dihasilkan dapat menyebabkan penurunan kinerja. 6. Ketidakseimbangan beban Pada beberapa program paralel, proses yang melakukan komputasi dibuat secara dinamis dan harus ditempatkan ke pemroses setelah dibuat. Ada kemungkinan beberapa proses menganggur (idle), sementara yang lainnya memiliki banyak proses yang melakukan komputasi. Secara teoritis, peningkatan kecepatan akibat paralelisasi adalah linear, yaitu apabila elemen pemroses digandakan, maka waktu eksekusi akan menjadi setengah-nya. Tetapi, sangat sedikit algoritma parallel yang dapat mencapai peningkatan kecepatan yang optimal. Menurut Hukum Amdahl’s, bagian kecil dari sebuah program yang tidak dapat lagi diparalelkan, akan membatasi peningkatan kecepatan yang dapat dicapai dari paralelisasi secara keseluruhan. Tidak semua hasil dari paralelisasi dapat meningkatkan kecepatan. Secara umum, ketika sebuah pekerjaan dibagi menjadi lebih banyak subpekerjaan, sub pekerjaan tersebut menghabiskan waktu lebih banyak, yaitu untuk berkomunikasi diantara subpekerjaan. Hal ini tidak akan membuat waktu eksekusi menjadi lebih singkat, melainkan sebaliknya, hal inilah yang disebut sebagai perlambatan parallel (parallel slowdown). Pada pemecahan suatu masalah dengan cara paralel, biasanya tingkat efisiensi akan menurun saat jumlah pemroses dinaikkan. Hal ini disebabkan tidak lain oleh terjadinya ongkos komunikasi. Ongkos komunikasi merupakan faktor yang sangat dominan terjadi pada proses komputasi paralel. Ongkos komunikasi adalah lama waktu yang digunakan untuk proses pembuatan, pengiriman, dan penerimaan data. Semakin banyak jumlah pemroses, dalam hal ini jumlah node yang digunakan, maka akan semakin besar nilai ongkos komunikasi tersebut. Angka ini akan menjadi semakin besar jika tingkat masalah yang harus dipecahkan semakin kecil, karena waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah malah lebih singkat ketimbang waktu komunikasi data itu sendiri. Dalam penelitian ini digunakan PC sebagai mesin cluster, Linux sebagai sistem operasinya dapat menjalankan OCTAVE dengan MPITB dibantu pustaka LAM/MPI yang dibandingkan kemampuannya dengan OpenMPI dan hasilnya cukup dapat memberikan gambaran bagaimana dan penggunaan MPI sebagai tool dalam membangun komputasi paralel cukup baik.

D-113


Kesimpulan

Daftar Pustaka

1. Teknologi jaringan komputer Gigabit Ethernet dengan konfigurasi full duplex memberikan kinerja yang baik untuk mendukung pertukaran pesan antara node dengan head node pada jaringan cluster 2. S i s t e m O p e r a s i L i n u x U b u n t u 9 . 1 0 memb er ik an s tab ilitas d an k o m p a t i b i l i t a s u n t u k b e r b ag a i a p l i k a s i c l u s t e r s e p e r t i O p e n M P I , LA M / M P I , O ctave, dan ap lik asi -ap likasi untuk p eng ujian k inerja. 3 . Hasil test ujicoba kinerja cluster PC menggunakan HPL 2.0 Linpack sebagai alat uji cluster di dunia menunjukkan penggunaan cluster dengan pustaka OpenMPI lebih baik dibandingkan cluster dengan pustaka LAM/MPI. 4. Hasil ujicoba kinerja OCTAVE dengan MPITB menggunakan pustaka OpenMPI lebih baik dibandingkan LAM/MPI yang didapat dari beberapa hasil test seperti NAS Parallel Benchmark (NPB) EP, Pi, serta Mandelbrot. 5. Hasil yang didapat dari uji mpptest dapat disimpulkan bahwa kemampuan dari pustaka OpenMPI lebih memiliki kelebihan untuk mendukung komputasi paralel dibandingkan dengan pustaka LAM/MPI

[1]. Bailey, D; Barton, J; Lasinski, T; & Simon, H. January (1991). The NAS Parallel Benchmarks, ReportRNR-91-002, NASA/Ames Research Center. [2]. Barney, B. (2009). “Introduction to Parallel Computing”, https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ Diakses tanggal 20 November 2009, pukul 14.35 WIB. [3]. Bersetekas, D.P.; & Tsitsklis, J. N. (1989). Parallel and Distributed Computation : Numerical Methods, New Jersey : Prentice-Hall, Inc. [4]. Buyya, R (ed.). (1999). High Performance Cluster Computing, Volume 2: Programming an Applications, New Jersey : Prentice Hall, Inc. [5]. Eager, D.L; Zoharjan, J; & Lazowska, E.D. (1989). “Speedup Versus Efficiency in Parallel Systems”. IEEE Transactions On Computers, Vol. 38, No. 3,. [6]. Grama, A; Gupta, A.L; Karypis, G; & Kumar, V. (2003). Introduction to Parallel Computing, London, Addison Wesley. [7]. Hwang, K. (1993). Advanced Computer Architecture : Parallelism, Scalability, Programmability, New York : McGraw-Hill. [8]. Lester, B P. (1993). The Art of Parallel Programming, New Jersey : Prentice-Hall, Inc [9]. Wilkinson, B; & Allen, M. (2004). Parallel Programming Techniques and Applications Using Networked Workstations and Parallel Computer, New Jersey : Prentice Hall, Inc.

D-114

SUSUNAN PERSONALIA PANITIA SEMINAR NASIONAL TEKNOIN 2011

Penanggung Jawab

: Ir. Gumbolo Hadi Susanto, M.Sc.

Dekan

Pengarah

: Wahyudi Budi Pramono, ST., M.Eng Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., M.T. Dra. Kamariah Anwar, MS. Drs. M. Ibnu Mastur, MSIE Yudi Prayudi, S.Si, M.Kom Tito Yuwono, ST., M.Sc Agung Nugroho Adi, ST., MT.

Wakil Dekan Direktur Pascasarjana MTI Ketua Jurusan Teknik Kimia Ketua Jurusan Teknik Industri Ketua Jurusan Teknik Informatika Ketua Jurusan Teknik Elektro Ketua Jurusan Teknik Mesin

Ketua Pelaksana Bendahara

: Prof. Dr. Ir. Hari Purnomo, MT. : 1. Nashrullah Setiawan, ST., M.Sc. 2. Yustiasih Purwaningrum, ST., MT.

Reviewer

: 1. Ir. Erlangga Fausa, M.Cis 2. Dr. Ir. Farham HM Saleh, MSIE. 3. Agus Mansur, ST., M.Eng., Sc. 4. Izzati Muhimmah, ST., M.Sc. Ph.D. 5. Ir. Hj. Budi Astuti, MT. 6. Muhammad Ridlwan, ST., MT.

Makalah & Prosiding: Koordinator

Sekretariat: Koordinator

Sie Sertifikat: Koordinator

Sie. Acara dan Publikasi: Koordinator

Winda Nur Cahyo, ST., MT. 1. Dyah Retno Sawitri, ST. 2. Yuli Agusti Rochman, ST., M.Eng. 3. Dhomas Hatta Fudholi, ST., M.Eng. 4. Firdaus, ST. 5. Purtojo, ST., M.Sc. 6. Haryadi, S.Pd.Si 7. Yoga Dwi Kurniawan, ST. Sri Indrawati, S.T., M.Eng. 1. Muhammad Susilo Atmodjo 2. Pangesti Rahman, SE.

Arif Bintoro Johan, S.Pd.T., M.Pd.T. 1. Heri Susilo, S.Pd.T. 2. Ratna Kumala Dewi, A.Md.

Drs. Imam Djati Widodo, M.Eng., Sc. 1. Harwati, ST. MT. 2. Bagus Prabowo Aji, ST. 3. Suwati

Sie. Konsumsi dan perlengkapan: 1. 2. 3. 4. 5.

Supardiman Pardiya, ST. Agus Sumarjono, ST. Sri Handayani Sarjudi

Pembantu Pelaksana : 1. Tri Handana 2. Wiyono 3. Muhammad Henry Himawan

DAFTAR ISI Software-Defined Radio Untuk Pengembangan Testbed VHF Data Link (VDL) A. A. N. Ananda Kusuma 1), Cecep Sujana 2), Iyan Turyana 3)

D-1

Simulasi dan Analisis Raman Optical Amplifier Untuk Sistem Komunikasi Soliton Aldi Wilman 1), Mamat Rokhmat, M.Si 2), Akhmad Hambali, MT 1)

D-7

Assesment Kondisi Dan Manajemen Resiko Transformator Daya Pada Gardu Induk 150 Kv Di PT. PLN (Persero) P3B Region Jawa-Timur Dan Bali Berdasarkan Hasil Pengujian Kualitas Minyak Isolasi Amirullah, ST, MT1), Ricca Puspa Sari, ST2)

D-13

Navigasi Robot menggunakan Behavior-based Control dan Fuzzy Q-learning pada Robot Soccer Andik Yulianto 1), Imam Arifin2), Achmad Jazidie3)

D-21

Rancang Bangun Pengukur Suhu Dan Kelembaban Dengan Sensor SHT 11 Sebagai Alat Peraga Pembelajaran Mata Kuliah Teknik Antarmuka Mikroprosesor Budi Nugroho 1), Rahmat 2)

D-29

Pemanfaatan Stereo Vision untuk Mengukur Jarak Sebuah Objek Menggunakan Sistem Triangulasi Stereo Budi Setiyono 1), Iwan Setiawan 2), Aris Prakesa 3)

D-35

Implementasi Grey FMEA dan RCM Pada Gangguan Peralatan Utama PLTU di PT X Faula arina,S.Si, M.Si 1) , Putro Ferro Ferdinand, ST., MT. 2) , Reni Andriyasari, ST. 3)

D-40

Kajian Nilai PAPR Komponen Legacy Signal Field Pada Sistem WLAN IEEE 802.11n Hendra Setiawan

D-45

Perancangan Sistem Kendali Suhu Furnace Berbasis Mikrokontroller Atmega8535 Dwi Ana Ratna Wati, ST., M.Eng 1), Wahyudi Budi Pramono, ST., M.Eng 2), Insan Kamil, ST 3)

D-51

Pengembangan Prototype Alat Komunikasi Vdl Mode 2 Pada Single Board Computer(SBC) Iyan Turyana, MT 1), Dr. Moeljono Widjaja 2), Dedy Irawan, S Kom 3)

D-57

Perancangan Rangkaian Driver Pada Inverter 3 Phasa Kristian Ismail, M.T.1), AamMuharam, M.T.2), Amin, S.T.3)

D-62

Optimalisasi Kompresi Image dengan Differential Pulse Code Modulator 2D Muhammad Kusban ST. MT.1)

D-67

Pembangkitan Gelombang Mikro Mampu Tala Berbasis External Cavity Diode Laser Nurfina Yudasari 1), Nursidik Yulianto 2), Wildan Panji Tresna 3), MM Suliyanti 4)

D-73

Perancangann Sistem Akuisisi Data Menggunakan Jaringan Mikrokontroler Atmega32 Melalui Komunikasi Uart Nursidik Yulianto 1), Andi Setiono 2), Bambang Widiyatmoko 3)

D-78

Karakterisasi Prescaler MX1DS10P Untuk Perancangan Gelombang Mikro Sebagai Sumber Radar Nursidik Yulianto 1), Nurfina Yudasari 2), Wildan Panji Tresna 3), Hendra Adinanta 4)

D-81

Perancangan Sistem Monitoring dan Pengendali Plant Pemanas Air Berbasis Labview Dwi Ana Ratna Wati, ST., M.Eng 1), Medilla Kusriyanto, ST., M.Eng 2), Roni Andika, ST 3)

D-85

Studi Aliran Daya Subsistem 150 KV Bekasi Pada PT. PLN (Persero) P3B JB RJKB Sayyid Qutub Guntur Darsanto, ST 1), Ir. Erwin Dermawan, Msc 2)

D-91

Rancang-Bangun Antena Tricula Ultra Lebar Binomial Linier Omnidirectional (0,3-3,0) GHz Dalam VSWR ≤ 1,5 Berterminal 50 ohm SMA Berbahan Limbah Sugondo Jati Waluyo 1) , Soetamso, Drs 2), Mamat Rokhmat, M.Si 3)

D-99

Perbandingan OpenMPI dan LAM/MPI sebagai Middleware Jaringan Cluster Server Ir. Sujoko Sumaryono, MT. 1), M. Dedy Syahputra, ST., MT. 2)

D-105

Deteksi Putaran Roda Kemudi Menggunakan Rotary Encoder Untuk Aplikasi Electro-Hydraulic Power Steering (EHPS) Sunarto Kaleg, S.T. 1) , Aam Muharam, S.T., M.T. 2)

D-115

Studi Analisa Kualitas Sistem Kelistrikan Distribusi Tenaga Listrik di Malang Kota Titiek Suheta

D-120

Implementasi Metode Anfis untuk Menghindari Dynamic Obstacle di Area Koridor pada Three Wheels Omni-Directional Mobile Robot Wahyu Setyo Pambudi, ST., MT 1), Ir. Djoko Purwanto, M.Eng., Ph.D 2), Dr. Tri Arief Sardjono, ST., MT 2)

D-126

Deteksi dan Estimasi Jarak Obyek Menggunakan Single Camera Dengan Model Segmentasi HSV Wahyu Setyo Pambudi, ST., MT 1), Irma Salamah, ST., MTI, Alan Novi Tompunu, ST 2)

D-134

Instalasi Biogas Untuk Penerangan Menggunakan Lampu Petromak Modifikasi Yudhi Gunardi, Laura Zinnia Valentine

D-138

Studi Komparasi Time Series Prediction Berbasis General Regression Neural Network (GRNN) dengan Backpropagation Neural Network pada Kasus Peramalan Beban Puncak Listrik Tahunan di Indonesia Alvin Sahroni

D-144

Pembentukan Alur Dinamis Pada Antena Pintar Untuk Sistem GSM Tito Tuwono

D-150

MPI SEBAGAI MIDDLEWARE JARINGAN

Recommend Documents