Konsep Parallel Computation, Distributed Processing, Architectural Parallel Computer, Konsep dasar Thread Programming, Massage Passing, Openmp dan Pemrograman Cuda GPU

A. KONSEP PARALEL

Banyak perkembangan-perkembangan baru dalam arsitektur komputer yang didasarkan pada konsep pemrosesan paralel. Pemrosesan paralel dalam sebuah komputer dapat didefinisikan sebagai pelaksanaan instruksi-instruksi secara bersamaan waktunya. Hal ini dapat menyebabkan pelaksanaan kejadian-kejadian

(1) dalam interval waktu yang sama,

(2) dalam waktu yang bersamaan atau

(3) dalam rentang waktu yang saling tumpang tindih.

Sekalipun didukung oleh teknologi prosesor yang berkembang sangat pesat, komputer sekuensial tetap akan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnya konsep keparalelan (parallelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatan pemrosesan yang sangat tinggi, seperti misalnya prakiraan cuaca, simulasi pada reaksi kimia, perhitungan aerodinamika dan lain-lain.

Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasa pemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itu sendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karena masalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangat tinggi.

B. ARSITEKTUR PARALEL

Arsitektur paralel komputer menurut Klasifikasi Flynn’s:

SISD

Single Instruction – Single Data. Komputer ini memiliki hanya satu prosesor dan satu instruksi yang dieksekusi secara serial. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional. Menurut mereka tipe komputer ini tidak ada dalam praktik komputer paralel karena bahkan mainframe pun tidak lagi menggunakan satu prosesor. Klasifikasi ini sekedar untuk melengkapi definisi komputer paralel. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

SIMD

Single Instruction – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor, tetapi hanya mengeksekusi satu instruksi 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).

MISD

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.

MIMD

Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor dan mengeksekusi lebih dari satu instruksi 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.

Sistem komputer paralel dibedakan dari cara kerja memorinya menjadi shared memory dan distributed memory. Shared memory berarti memori tunggal diakses oleh satu atau lebih prosesor untuk menjalankan instruksi sedangkan distributed memory berarti setiap prosesor memiliki memori sendiri untuk menjalankan instruksi. Adapun komponen-komponen utama dari arsitektur komputer paralel cluster PC antara lain:

1. Prosesor (CPU). Bagian paling penting dalam sistem, untuk multicore terdapat lebih dari satu core yang mengakses sebuah memori (shared memory).

2. Memori. Bagian ini dapat diperinci lagi menjadi beberapa bagian penyusunnya seperti RAM, cache memory dan memori eksternal.

3. Sistem Operasi. Software dasar untuk menjalankan sistem komputer.

4. Cluster Middleware. Antarmuka antara hardware dan software.

5. Programming Environment dan Software Tools. Software yang digunakan untuk pemrograman paralel termasuk software pendukungnya.

6. User Interface. Software yang menjadi perantara hardware dengan user.

7. Aplikasi. Software berisi program permasalahan yang akan diselesaikan.

8. Jaringan. Penghubung satu PC (prosesor) dengan PC yang lain sehingga memungkinkan pemanfaatan sumberdaya secara simultan.

C. PEMROSESAN TERDISTRIBUSI

Pemrosesan paralel adalah pendekatan komputasi untuk meningkatkan tingkat di mana satu set data diolah dengan pengolahan bagian yang berbeda dari data pada waktu yang sama secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer dan berfungsi memecah beban besar menjadi beberapa beban kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah. 

Didistribusikan pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah yang sangat singkat.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut "didistribusikan" adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

Parallel distributed computing dapat dibentuk dari :

Ada : digunakan konsep pertemuan yang menggabungkan fitur RPC dan monitor.

PVM (Parallel Virtual Machine) untuk mendukung workstation clusters

MPI (Message-Passing Interface) programming GUI untuk parallel computers.

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 MESSAGE PASSING, OpenMP

Massage Passing merupkan suatu teknik bagaimana mengatur suatu alur komunikasi messaging terhadap proses pada system. Message passing dalam ilmu komputer adalah suatu bentuk komunikasi yang digunakan dalam komputasi paralel , pemrograman-berorientasi objek , dan komunikasi interprocess . Dalam model ini, proses atau benda dapat mengirim dan menerima pesan yang terdiri dari nol atau lebih byte, struktur data yang kompleks, atau bahkan segmen kode ke proses lainnya dan dapat melakukan sinkronisasi. Objek didistribusikan dan metode sistem remote doa seperti ONC RPC , CORBA , Java RMI , DCOM , SOAP , . NET Remoting , CTO , QNX Neutrino RTOS , OpenBinder , D-Bus , Unison RTOS dan serupa pesan lewat sistem.Paradigma Message passing yaitu:

1. Banyak contoh dari paradigma sekuensial dipertimbangkan bersama-sama.

2. Programmer membayangkan beberapa prosesor, masing-masing dengan memori, dan menulis sebuah program untuk berjalan pada setiap prosesor.

3. Proses berkomunikasi dengan mengirimkan pesan satu sama lain

OpenMP merupakan API yang mendukung multi-platform berbagi memori multiprocessing pemrograman C , C + + , dan Fortran , pada kebanyakan arsitektur prosesor dan system operasi , termasuk Solaris , AIX , HP-UX , GNU / Linux , Mac OS X , dan Windows platform. Ini terdiri dari satu set perintah kompiler, rutinitas library, dan variable lingkungan yang mempengaruhi perilaku run-time. OpenMP dikelola oleh nirlaba teknologi konsorsium OpenMP Arsitektur Review Board (ARB atau OpenMP), bersama-sama didefinisikan oleh sekelompok perangkat keras komputer utama dan vendor perangkat lunak, termasuk AMD , IBM , Intel , Cray , HP , Fujitsu , Nvidia , NEC , Microsoft , Texas Instruments , Oracle Corporation , dan banyak lagi.

F. PENGANTAR PEMROGRAMAN CUDA PADA GPU

Graphics Processing Unit merupakan prosesor yang didedikasikan untuk render cepat dalam pemrosesan polygon baik itu texturing dan shading. Terdiri atas banyak core namun masih menggunakan arsitektur yang sederhana, sehingga harganya relative murah dan di produksi secara missal untuk berbagai keperluan misalnya peneilitian/ilmuah.

CUDA, Compute Unified Device Architecture merupakan suatu framework dari bahasa pemrograman yang mendukung bahas C language, dimana mampu berkomunikasi langsung dengan GPU dan sangat mudah bekerjasama untuk segala multi-threading  parallel execution hampir diseluruh prosesor pada GPU. CUDA menggukan konsep nvcc sebagai ORM dalam object programmingnya. CUDA merupakan produk dari NVIDIA sebagai produsen graphic komputer ternama.

Platform CUDA dapat diakses oleh pengembang perangkat lunak melalui library CUDA-accelerated , perintah kompiler (seperti OpenACC ), dan ekstensi untuk bahasa pemrograman standar industri, termasuk C, C++ dan Fortran . C / C++ programmer menggunakan CUDA C / C + +, yang disusun dengan "nvcc", NVIDIA LLVM berbasis C / C++ compiler, dan Fortran programmer dapat menggunakan 'CUDA Fortran', yang disusun dengan PGI CUDA Fortran compiler dari The Portland Grup. Selain library, arahan compiler, CUDA C / C++ dan CUDA Fortran, platform CUDA mendukung interface komputasi lainnya, termasuk Khronos Grup 's OpenCL , Microsoft DirectCompute , dan C++ AMP . Pemrograman pihak ketiga juga tersedia untuk Python , Perl , Fortran , Java , Ruby , Lua , Haskell, Matlab , IDL , dan dukungan asli di Mathematica.

Dalam permainan komputer industri, GPU yang digunakan tidak hanya untuk rendering grafis tetapi juga dalam perhitungan fisika permainan (efek fisik seperti puing-puing, asap, api, cairan), contoh termasuk PhysX dan Bullet . CUDA juga telah digunakan untuk mempercepat aplikasi non-grafis dalam biologi komputasi , kriptografi dan bidang lainnya oleh urutan besarnya atau lebih.

- GPU can't directly access main memory

- CPU can't directly access GPU memory

- Need to explicitly copy data

-No printf

CUDA memiliki beberapa keunggulan dibandingkan tradisional perhitungan tujuan umum pada GPU (GPGPU) menggunakan API grafis:

- Tersebar membaca - kode dapat membaca dari alamat sewenang-wenang dalam memori.

- Memori bersama - CUDA memperlihatkan cepat memori bersama wilayah (sampai 48KB per Multi-Processor) yang dapat dibagi di antara benang. Ini dapat digunakan sebagai cache dikelola pengguna, memungkinkan bandwidth yang lebih tinggi daripada yang mungkin menggunakan pencarian tekstur.

- Download lebih cepat dan readbacks ke dan dari GPU.

- Dukungan penuh untuk integer dan bitwise operasi, termasuk pencarian tekstur bulat.

Sumber:

http://rrezzablog.blogspot.com/2009/11/parallel-processing.html

http://seto.citravision.com/berita-48-parallel-computation--architectural-parallel-computer.html

http://seto.citravision.com/berita-47-parallel-computation--distributed-processing.html

http://seto.citravision.com/berita-49-parallel-computation---pengantar-thread-programming.html

http://seto.citravision.com/berita-50-parallel-computation--pengantar-message-passing-openmp.html

http://seto.citravision.com/berita-51-parallel-computation--pengantarpemrograman-cuda-gpu.html

http://djuneardy.blogspot.com/2015/05/konsep-arsitektur-paralel-pemrosesan.html

Konsep Quantum Computation, Entanglement Quantum, Pengoperasian data Qubit, Quantum Gates, dan Algoritma Shor

Pengertian  Quantum Computing

Merupakan alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Perhitungan jumlah data pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.

Entanglement

Entanglement adalah efek mekanik kuantum yang mengaburkan jarak antara partikel individual sehingga sulit menggambarkan partikel tersebut terpisah meski Anda berusaha memindahkan mereka. Contoh dari quantum entanglement: kaitan antara penentuan jam sholat dan quantum entanglement. Mohon maaf bagi yang beragama lain saya hanya bermaksud memberi contoh saja. Mengapa jam sholat dibuat seragam? Karena dengan demikian secara massal banyak manusia di beberapa wilayah secara serentak masuk ke zona entanglement bersamaan.

Pengertian lain Entanglement:

Quantum entanglement adalah bagian dari fenomena quantum mechanical yang menyatakan bahwa dua atau lebih objek dapat digambarkan mempunyai hubungan dengan objek lainnya walaupun objek tersebut berdiri sendiri dan terpisah dengan objek lainnya. Quantum entanglement merupakan salah satu konsep yang membuat Einstein mengkritisi teori Quantum mechanical. Einstein menunjukkan kelemahan teori Quantum Mechanical yang menggunakan entanglement merupakan sesuatu yang “spooky action at a distance” karena Einstein tidak mempercayai bahwa Quantum particles dapat mempengaruhi partikel lainnya melebihi kecepatan cahaya. Namun, beberapa tahun kemudian, ilmuwan John Bell membuktikan bahwa “spooky action at a distance” dapat dibuktikan bahwa entanglement dapat terjadi pada partikel-partikel yang sangat kecil.

Penggunaan quantum entanglement saat ini diimplementasikan dalam berbagai bidang salah satunya adalah pengiriman pesan-pesan rahasia yang sulit untuk di-enkripsi dan pembuatan komputer yang mempunyai performa yang sangat cepat.

Pengoperasian Data Qubit

Qubit merupakan kuantum bit , mitra dalam komputasi kuantum dengan digit biner atau bit dari komputasi klasik. Sama seperti sedikit adalah unit dasar informasi dalam komputer klasik, qubit adalah unit dasar informasi dalam komputer kuantum . Dalam komputer kuantum, sejumlah partikel elemental seperti elektron atau foton dapat digunakan (dalam praktek, keberhasilan juga telah dicapai dengan ion), baik dengan biaya mereka atau polarisasi bertindak sebagai representasi dari 0 dan / atau 1. Setiap partikel-partikel ini dikenal sebagai qubit, sifat dan perilaku partikel-partikel ini (seperti yang diungkapkan dalam teori kuantum ) membentuk dasar dari komputasi kuantum. Dua aspek yang paling relevan fisika kuantum adalah prinsip superposisi dan Entanglement.

Superposisi, pikirkan qubit sebagai elektron dalam medan magnet. Spin elektron mungkin baik sejalan dengan bidang, yang dikenal sebagai spin-up, atau sebaliknya ke lapangan, yang dikenal sebagai keadaan spin-down. Mengubah spin elektron dari satu keadaan ke keadaan lain dicapai dengan menggunakan pulsa energi, seperti dari Laser - katakanlah kita menggunakan 1 unit energi laser. Tapi bagaimana kalau kita hanya menggunakan setengah unit energi laser dan benar-benar mengisolasi partikel dari segala pengaruh eksternal? Menurut hukum kuantum, partikel kemudian memasuki superposisi negara, di mana ia berperilaku seolah-olah itu di kedua negara secara bersamaan. Setiap qubit dimanfaatkan bisa mengambil superposisi dari kedua 0 dan 1. Dengan demikian, jumlah perhitungan bahwa komputer kuantum dapat melakukan adalah 2 ^ n, dimana n adalah jumlah qubit yang digunakan. Sebuah komputer kuantum terdiri dari 500 qubit akan memiliki potensi untuk melakukan 2 ^ 500 perhitungan dalam satu langkah. Ini adalah jumlah yang mengagumkan - 2 ^ 500 adalah atom jauh lebih dari yang ada di alam semesta (ini pemrosesan paralel benar - komputer klasik saat ini, bahkan disebut prosesor paralel, masih hanya benar-benar melakukan satu hal pada suatu waktu: hanya ada dua atau lebih dari mereka melakukannya). Tapi bagaimana partikel-partikel ini akan berinteraksi satu sama lain? Mereka akan melakukannya melalui belitan kuantum.

Quantum Gates

Pada saat ini, model sirkuit komputer adalah abstraksi paling berguna dari proses komputasi dan secara luas digunakan dalam industri komputer desain dan konstruksi hardware komputasi praktis. Dalam model sirkuit, ilmuwan komputer menganggap perhitungan apapun setara dengan aksi dari sirkuit yang dibangun dari beberapa jenis gerbang logika Boolean bekerja pada beberapa biner (yaitu, bit string) masukan. Setiap gerbang logika mengubah bit masukan ke dalam satu atau lebih bit keluaran dalam beberapa mode deterministik menurut definisi dari gerbang. dengan menyusun gerbang dalam grafik sedemikian rupa sehingga output dari gerbang awal akan menjadi input gerbang kemudian, ilmuwan komputer dapat membuktikan bahwa setiap perhitungan layak dapat dilakukan.

Quantum Logic Gates, Prosedur berikut menunjukkan bagaimana cara untuk membuat sirkuit reversibel yang mensimulasikan dan sirkuit ireversibel sementara untuk membuat penghematan yang besar dalam jumlah ancillae yang digunakan :

-  Pertama mensimulasikan gerbang di babak pertama tingkat.

-  Jauhkan hasil gerbang di tingkat d / 2 secara terpisah.

-  Bersihkan bit ancillae.

-  Gunakan mereka untuk mensimulasikan gerbang di babak kedua tingkat.

-  Setelah menghitung output, membersihkan bit ancillae.

-  Bersihkan hasil tingkat d / 2.

Sekarang kita telah melihat gerbang reversibel ireversibel klasik dan klasik, memiliki konteks yang lebih baik untuk menghargai fungsi dari gerbang kuantum. Sama seperti setiap perhitungan klasik dapat dipecah menjadi urutan klasik gerbang logika yang bertindak hanya pada bit klasik pada satu waktu, sehingga juga bisa setiap kuantum perhitungan dapat dipecah menjadi urutan gerbang logika kuantum yang bekerja pada hanya beberapa qubit pada suatu waktu. Perbedaan utama adalah bahwa gerbang logika klasik memanipulasi nilai bit klasik, 0 atau 1, gerbang kuantum dapat sewenang-wenang memanipulasi nilai kuantum multi-partite termasuk superposisi dari komputasi dasar yang juga dilibatkan. Jadi gerbang logika kuantum perhitungannya jauh lebih bervariasi daripada gerbang logika perhitungan klasik.

Algoritma Shor

Algoritma Shor, dinamai matematikawan Peter Shor , adalah algoritma kuantum yaitu merupakan suatu algoritma yang berjalan pada komputer kuantum yang berguna untuk faktorisasi bilangan bulat. Algoritma Shor dirumuskan pada tahun 1994.  Inti dari algoritma ini merupakan bagaimana cara menyelesaikan faktorisasi terhaadap bilanga interger atau bulat yang besar.

Efisiensi algoritma Shor adalah karena efisiensi kuantum Transformasi Fourier , dan modular eksponensial. Jika sebuah komputer kuantum dengan jumlah yang memadai qubit dapat beroperasi tanpa mengalah kebisingan dan fenomena interferensi kuantum lainnya, algoritma Shor dapat digunakan untuk memecahkan kriptografi kunci publik skema seperti banyak digunakan skema RSA. Algoritma Shor terdiri dari dua bagian:

- Penurunan yang bisa dilakukan pada komputer klasik, dari masalah anjak untuk masalah ketertiban -temuan.

- Sebuah algoritma kuantum untuk memecahkan masalah order-temuan.

            Hambatan runtime dari algoritma Shor adalah kuantum eksponensial modular yang jauh lebih lambat dibandingkan dengan kuantum Transformasi Fourier dan pre-/post-processing klasik. Ada beberapa pendekatan untuk membangun dan mengoptimalkan sirkuit untuk eksponensial modular. Yang paling sederhana dan saat ini yaitu pendekatan paling praktis adalah dengan menggunakan meniru sirkuit aritmatika konvensional dengan gerbang reversibel , dimulai dengan penambah ripple-carry. Sirkuit Reversible biasanya menggunakan nilai pada urutan n ^ 3, gerbang untuk n qubit. Teknik alternatif asimtotik meningkatkan jumlah gerbang dengan menggunakan kuantum transformasi Fourier , tetapi tidak kompetitif dengan kurang dari 600 qubit karena konstanta tinggi.

sumber:

http://adryanepratama.blogspot.com/2015/06/pararel-concept.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_paralel

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputer_kuantum

Konsep dasar Cloud Computing, Grid Computing, Virtualisasi, Distributed Computing, Map Reduce, dan No SQL

KOMPUTASI AWAN (CLOUD COMPUTING) 

Secara kata bila diterjemahkan kedalam Bahasa Indonesia dapat berbunyi “Komputasi Awan”, namun sampai saat sekarang ini “mungkin” belum memiliki definisi ilmiah ataupun pengartian pokok yang jelas kecuali sebuah konsep pemahaman dalam rangka pembuatan kerangka kerja komputasi secara online lokal (LAN) maupun global (internet) dimana terdapat beragam aplikasi maupun data  dan media penyimpanan yang dapat diakses dan digunakan secara berbagi (shared service) dan bersamaan (simultaneous access) oleh para pengguna yang beragam – mulai dari perseorangan sampai kepada kelas pengguna korporasi atau perusahaan.

Kelebihan:

Kelebihan paling menonjol dari cloud computing adalah kemudahan akses. Untuk mengerjakan suatu pekerjaan tidak mesti berada dihadapan satu komputer yang sama. Misal anda diberi tugas oleh oleh atasan anda untuk membuat sebuah bahan presentasi dengan format aplikasi power point, karena pada komputer anda tidak ada aplikasi power pointnya maka anda bisa membuatnya di Google Docs (Google Drive) ataupun skydrive nya windows. Cukup koneksi ke internet, login ke akun google atau hotmail. Outlook mail, maka anda pun sudah bisa membuat bahan presentasi secara online. Fleksibilitas, seperti contoh diatas, bahan presentasi yang kita buat tidak perlu di simpan di hardisk yang akan memakan ruang space. Dimanapun anda berada ataupun kemanapun anda berpergian file – file tersebut bisa dibuka dimana saja asalkan ada koneksi internet. Andaikata anda akan pergi ke perusahaan cabang anda, anda tidak perlu lagi repot – repot membawa laptop ke cabang perusahaan anda, karena semua file – file tersimpan diawan. Penghematan adalah kelebihan lain dari cloud computing.

Kekurangan:

Hal yang paling wajib dalam cloud computing adalah koneksi internet, internet bisa dibilang jalan satu – satunya untuk menuju ke cloud computing, ketika tidak ada koneksi internet ditempat kita berada, maka jangan harap bisa menggunakan sistem cloud computing. Hal ini masih menjadi hambatan khususnya bagi Indonesia, karena belum semua wilayah di tanah air terjangkau oleh akses internet, ditambah lagi sekalipun ada koneksi internet, koneksinya belum stabil dan kurang memadai. Kerahasiaan dan keamanan adalah salah satu hal yang paling diragukan pada komputasi awan. Karena dengan menggunakan sistem cloud computing ini berarti kita mempercayakan sepenuhnya atas keamanan dan kerahasiaan data – data kepada perusahaan penyedia server komputasi awan (cloud computing). Contoh yang paling sederhana adalah ketika anda menyimpan foto – foto anda di facebook dengan beberapa konfigurasi privasi yang diberikan kepada kita, maka selebihya kita mempercayakan keamanan file – file tersebut kepada facebook. Andaikata foto – foto tersebut hilang kita tidak bisa menuntut karena kita memanfaatkan jasa tersebut secara cuma – cuma alias gratis.

KOMPUTASI GRID (GRID COMPUTING)

Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar. Grid computing merupakan cabang dari distributed computing.Grid komputer memiliki perbedaan yang lebih menonjol dan di terapakan pada sisi infrastruktur dari penyelesaian suatu proses. Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang cenderung tak terikat batasan geografi. Di sisi lain, cluster selalu diimplementasikan dalam satu tempat dengan menggabungkan banyak komputer lewat jaringan.

Virtualisasi

Ada dua istilah yang sedang popouler saat ini dalam hal teknologi komputasi, yaitu Virtualisasi dan Cloud computing, namun saat ini sepertinya banyak yang menganggap bahwa virtualisasi dan cloud computing adalah hal yang sama, padahal sebenarnya cloud computing itu lebih dari sekedar virtualisasi.

Virtualisasi adalah sebuah teknologi, yang memungkinkan anda untuk membuat versi virtual dari sesuatu yang bersifat fisik, misalnya sistem operasi, storage data atau sumber daya jaringan. Proses tersebut dilakukan oleh sebuah software atau firmware bernama Hypervisor. Hypervisor inilah yang menjadi nyawanya virtualisasi, karena dialah layer yang “berpura – pura” menjadi sebuah infrastruktur untuk menjalankan beberapa virtual machine. Dalam prakteknya, dengan membeli dan memiliki satu buah mesin, anda seolah – olah memiliki banyak server, sehingga anda bisa mengurangi pengeluaran IT untuk pembelian server baru, komponen, storage, dan software pendukung lainnya.

DISTRIBUTED COMPUTATION DALAM CLOUD COMPUTING

Mempelajari tentang pengunaan terkoordinasi dari komputer secara fisik terpisah atau terdistribusi, untuk dalam komputasi cloud dimana media dapat berjalan bersamaan pada banyaknya komputer yang terhubung melalui media internet.

Komputasi Terdistribusi merupakan salah satu tujuan dari Cloud Computing, karena menawarkan pengaksesan sumber daya secara paralel, para pengguna juga bisa memanfaatkannya secara bersamaan (tidak harus menunggu dalam antrian untuk mendapatkan pelayanan), terdiri dari banyak sistem sehingga jika salah satu sistem crash, sistem lain tidak akan terpengaruh dan juga dapat menghemat biaya operasional karena tidak membutuhkan sumber daya (resourches).

MAP REDUCE DAN NOSQL (Not Only SQL)

Map Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu sama lain. Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi kita.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table. Dan juga terinspirasi dari Google, pada ranah open source terlihat percepatan pengembangan framework lainnya yang juga bersifat terdistribusi dan menggunakan konsep yang sama, project open source tersebut bernama Apache Hadoop.

NoSQL adalah istilah untuk menyatakan berbagai hal yang didalamnya termasuk database sederhana yang berisikan key dan value seperti Memcache, ataupun yang lebih canggih yaitu non-database relational seperti MongoDB, Cassandra, CouchDB, dan yang lainnya.

Wikipedia menyatakan NoSQL adalah sistem menejemen database yang berbeda dari sistem menejemen database relasional yang klasik dalam beberapa hal. NoSQL mungkin tidak membutuhkan skema table dan umumnya menghindari operasi join dan berkembang secara horisontal. Akademisi menyebut database seperti ini sebagai structured storage, istilah yang didalamnya mencakup sistem menejemen database relasional.

Sumber :

http://mydutyduty.blogspot.com/2018/03/1.html

https://mamz.weebly.com/pengantar-komputasi-cloud.html

https://www.it-jurnal.com/pengertian-cloud-computing-komputasi-awan/