Pelatihan model AI, pemrosesan transaksi keuangan secara real time, dan menjalankan simulasi kompleks semuanya bergantung pada komputasi paralel. Bagi siapa pun yang membangun atau memimpin strategi IT modern, memahami teknologi ini kini menjadi pengetahuan penting.
Alih-alih menangani masalah langkah demi langkah, komputasi paralel memecah tugas besar dan kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil lalu mendistribusikannya ke beberapa prosesor yang bekerja pada saat yang sama.
Ini sangat berbeda dengan komputasi berurutan—juga dikenal sebagai serial—model tradisional yang menggunakan satu prosesor untuk menangani satu instruksi pada satu waktu, secara berurutan, hingga tugas diselesaikan. Komputasi berurutan berfungsi dengan baik untuk banyak tugas sehari-hari, tetapi cepat mencapai batas saat beban kerja bertambah besar dan kompleks. Saat perlu memproses himpunan data yang sangat besar, menjalankan simulasi rumit, atau melatih model pembelajaran mesin canggih, menunggu satu prosesor selesai sebelum memulai langkah berikutnya jelas tidak memungkinkan.
Pemrosesan paralel mengatasi hal ini dengan membagi pekerjaan ke beberapa prosesor, core, atau komputer sehingga berbagai bagian dari suatu masalah dapat diselesaikan secara bersamaan.
Konsep ini bukan hal baru. Komputasi paralel berakar dari riset superkomputasi pada era 1960-an dan 1970-an, saat ilmuwan membutuhkan daya pemrosesan jauh di atas kemampuan satu komputer mana pun. Selama beberapa dekade, teknologi ini sebagian besar hanya digunakan di laboratorium penelitian pemerintah, institusi akademik, dan perusahaan besar yang memiliki sumber daya untuk membangun serta mengelola perangkat keras khusus. Untungnya, aksesibilitas telah meningkat secara drastis. Munculnya komputasi cloud telah membuat komputasi paralel tersedia bagi organisasi dengan hampir semua ukuran, menjadikannya bagian yang praktis dan semakin penting dari arsitektur IT modern.
Memahami cara kerja komputasi paralel dimulai dengan menyadari bahwa tidak semua paralelisme terlihat sama. Arsitektur, perangkat lunak, dan cara pekerjaan dibagi semua berperan dalam menentukan seberapa efektif sebuah sistem dapat memanfaatkan beberapa prosesor yang berfungsi bersama.
Pada tingkat perangkat keras, ada tiga model memori utama yang menentukan bagaimana prosesor dalam sistem paralel berkomunikasi dan berbagi informasi:
Selain arsitektur memori, komputasi paralel juga berbeda dalam cara pembagian pekerjaan itu sendiri. Dua pendekatan paling umum adalah paralelisme tugas dan paralelisme data.
Satu kenyataan penting yang perlu diingat pemimpin IT dan pengembang: Perangkat lunak tidak otomatis mendapat manfaat dari arsitektur paralel. Aplikasi harus dirancang atau disesuaikan secara khusus agar dapat mendistribusikan pekerjaan ke beberapa prosesor secara efektif. Sistem lama yang dibuat untuk komputasi berurutan sering memerlukan rekayasa ulang yang signifikan sebelum dapat memanfaatkan infrastruktur paralel secara maksimal. Kenyataan ini menjadi pertimbangan penting bagi strategi modernisasi apa pun.
Mekanisme teknis komputasi paralel, yaitu cara pekerjaan didistribusikan dan dijalankan di beberapa prosesor, memberikan manfaat yang jauh melampaui kecepatan pemrosesan mentah.
Bagi organisasi yang ingin memanfaatkan keuntungan ini tanpa kerumitan mengelola infrastruktur fisik, platform cloud seperti Microsoft Azure menawarkan kemampuan komputasi paralel—termasuk solusi yang dirancang untuk komputasi performa tinggi dan pemrosesan batch berskala besar—yang membuat paralelisme kelas perusahaan dapat diakses tanpa beban membangunnya sendiri.
Komputasi paralel bukan teknologi niche yang hanya diperuntukkan bagi superkomputer di laboratorium penelitian pemerintah. Kini, teknologi ini mendukung sebagian pekerjaan paling penting di hampir setiap industri utama.
Pelatihan model pembelajaran mesin dan AI
Melatih model AI memerlukan pemrosesan volume data yang sangat besar melalui operasi matematika yang kompleks, sering kali hingga miliaran parameter sekaligus. Komputasi paralel memungkinkan hal ini dilakukan dengan membagi beban komputasi ke banyak prosesor secara bersamaan, sehingga ilmuwan data dan engineer dapat beriterasi lebih cepat dan membangun model yang lebih canggih.
Jasa keuangan
Organisasi keuangan mengandalkan komputasi paralel untuk menjalankan penilaian risiko, algoritma deteksi penipuan, dan pemrosesan transaksi real time dalam skala yang tidak dapat didukung sistem berurutan. Banyak beban kerja ini berjalan di atas database relasional yang dirancang khusus untuk data transaksional terstruktur. Komputasi paralel memungkinkannya memenuhi tuntutan performa skala perusahaan. Saat hitungan milidetik menentukan, arsitektur paralel sering menjadi pembeda antara platform yang kompetitif dan platform yang usang.
Ilmu hayati dan layanan kesehatan
Pengurutan genom, penemuan obat-obatan, dan analisis pencitraan medis semuanya menghasilkan himpunan data yang sangat besar dan kompleks. Komputasi paralel memungkinkan peneliti dan dokter memproses data ini dengan cara yang sebelumnya tidak praktis, mempercepat semua hal mulai dari riset kanker hingga pengembangan vaksin.
Simulasi rekayasa dan iklim
Pemodelan sistem cuaca, simulasi tegangan struktural pada infrastruktur, atau prediksi perilaku dinamika fluida di lingkungan yang kompleks memerlukan daya pemrosesan yang hanya dapat disediakan secara andal oleh sistem paralel. Simulasi ini membantu ilmuwan dan engineer membuat keputusan yang lebih tepat dengan tingkat keyakinan yang lebih tinggi.
Analitik big data
Organisasi di setiap sektor menyimpan data dalam jumlah sangat besar. Bagi banyak organisasi, data tersebut disimpan di gudang dat, repositori terpusat yang dibangun untuk kueri dan analisis berskala besar. Strategi seperti sharding database, yang mendistribusikan data ke beberapa node, sangat cocok dipadukan dengan komputasi paralel untuk menjaga performa kueri tetap cepat meski volume data terus bertambah. Komputasi paralel membantu platform analitik untuk melakukan kueri, memproses, dan menampilkan wawasan dari repositori data yang sangat besar dengan kecepatan yang membuat kecerdasan bisnis real time menjadi kenyataan praktis, bukan lagi sekadar tujuan ideal.
Yang menghubungkan semua kasus penggunaan ini adalah aksesibilitas. Infrastruktur cloud telah membuat komputasi paralel tersedia bagi perusahaan dari berbagai ukuran, menghilangkan hambatan perangkat keras lokal khusus dan memungkinkan organisasi memanfaatkan sumber daya komputasi masif sesuai permintaan.
Komputasi paralel telah mengubah hal yang mungkin dilakukan bagi perusahaan modern, tetapi teknologinya terus berkembang pesat. Beberapa tren yang sedang muncul siap mendorong kemampuan dan relevansinya bagi bisnis lebih jauh lagi dalam beberapa tahun ke depan.
Komputasi yang dipercepat AI
Hubungan antara AI dan komputasi paralel semakin dalam. Perangkat keras yang dibuat khusus seperti graphics processing unit (GPU) dan tensor processing unit (TPU) dirancang khusus untuk menangani beban kerja paralel masif yang dibutuhkan pelatihan dan inferensi AI. Seiring berkembangnya adopsi AI di seluruh perusahaan, pentingnya infrastruktur paralel yang dapat mendukungnya secara efisien dan dalam skala besar juga semakin meningkat.
Hubungan komputasi kuantum dengan paralelisme
Komputasi kuantum mewakili pendekatan yang secara fundamental berbeda untuk memproses informasi, yaitu pendekatan yang memanfaatkan prinsip mekanika kuantum untuk mengevaluasi banyak kemungkinan solusi secara bersamaan. Meski komputasi kuantum masih terus berkembang sebagai teknologi, potensinya untuk melengkapi dan memperluas kemampuan komputasi paralel memiliki implikasi besar terhadap bidang seperti kriptografi, ilmu material, dan masalah optimalisasi yang kompleks.
Komputasi edge
Saat lebih banyak pemrosesan berpindah lebih dekat ke tempat data dihasilkan, prinsip komputasi paralel ikut mengikuti. Lingkungan edge semakin mengandalkan arsitektur paralel untuk menangani kebutuhan pemrosesan real time tanpa harus mengirim semuanya kembali ke pusat data terpusat. Tren ini sangat relevan bagi industri seperti manufaktur, logistik, dan layanan kesehatan, tempat perangkat edge biasa digunakan dan latensi menjadi faktor kritis.
Komputasi exascale
Sistem komputasi exascale mampu melakukan satu kuintiliun kalkulasi per detik. Sistem ini mewakili tepi terdepan dari komputasi paralel dan membuka peluang baru dalam riset ilmiah, keamanan nasional, dan simulasi skala besar. Saat kemampuan exascale akhirnya hadir di lingkungan cloud komersial, batas performa untuk beban kerja perusahaan akan meningkat secara signifikan.
Penyedia cloud berinvestasi besar dalam infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung kemampuan komputasi paralel generasi berikutnya ini, sehingga semakin praktis bagi perusahaan untuk mengakses daya komputasi mutakhir tanpa harus membangun atau mengelolanya sendiri. Seiring semakin matangnya kemampuan ini, organisasi juga mulai mengubah pendekatan terhadap integrasi data, sehingga lebih mudah mengonsolidasikan dan memproses data dari seluruh perusahaan secara real time. Microsoft Azure, misalnya, terus memperluas portofolio komputasi performa tinggi untuk memenuhi kebutuhan dunia yang digerakkan AI dan sangat bergantung pada data.
Dapatkan aplikasi seluler Azure 
